数据仓库的钻井工程智能决策支持系统

随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)用于决策和分析的信息就显得越来越重要.通过会计数据仓库设计、会计数据抽取、会计数据维护、会计决策需求设计、挖掘算法设计,以及挖掘操作、结果表达和解释等,可以从海量的财务数据中发掘有用的、重要信息组合,为企业发展、领导决策等提供科学的技术支持.

以投资项目决策支持系统ipdss为例,研究了数据仓库技术在决策支持系统中的应用。介绍了决策支持系统的概念和作用,以及建立投资项目决策支持系统的意义,并在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的理论基础上,提出了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。然后,在此基础上建立了ipdss,并分析了ipdss的主要模块和模型、c/s体系的三层结构以及数据仓库管理系统。ipdss的实际应用效果表明,将数据仓库技术应用到决策支持系统中,能够提高系统的性能和决策支持效果,是dss未来发展的新方向。

随着石油工业的发展和信息科学的进步,钻井信息的应用越来越显示出它的重要性.钻井是石油天然气勘探与开发的重要手段,钻井工程质量和钻井速度直接影响到钻井成本和勘探开发的综合经济效益.随着钻井工艺技术的复杂多样、钻井数量的急剧增加、以及先进测量仪器和手段的引入,钻井数据资源海量增加,加强对这些数据资源的存储.提高钻井科学技术水平和管理水平是保证优质快速钻井和降低钻井成本的根本途径.随着计算机技术的迅速发展,钻井软科学的研究和应用已经越来越受到重视.管理和应用,提高钻井信息化建设的水平已成为一项紧迫而又艰巨的任务.

为了解决电力需求侧管理决策支持系统所需数据获取困难的问题,针对电力需求侧管理决策的业务需求,建立了需求侧管理数据仓库的总体架构,并以需求侧管理方案分析主题为例介绍了需求侧管理数据仓库数据模型的设计过程,以及使用solserver2000实现该数据仓库的过程。

开发水库智能决策支持系统是水库调度的发展趋势,数据挖掘技术为智能决策系统的研制提供了一种有效的解决方案。从分析水库决策支持系统的信息特征出发,探讨了将数据仓库、数据挖掘技术引入水库智能决策的必要性,并构建了一个完整的系统模型,阐述了模型的各主要组成部分及其关键技术与实现方案。

为了能够根据井下关键位置的风速、粉尘量及有毒有害气体浓度等条件,及时调整风机运转速度,改变井下供风量,提高矿井通风效率,确保安全生产,研发了红庆梁煤矿矿井通风智能决策支持系统,并将该系统与红庆梁煤矿通风管理信息系统相连接,实现了对该矿通风系统数据的实时监测和智能处理。实际运行证明,矿井通风智能决策支持系统具有良好的可操作性、安全性和高效性。

钻井工程常识 (讲义) 系列讲座之一 目录 一、钻井工程术语 二、钻机组成及其主要作用 三、主要钻具 四、钻井方法 五、钻井工艺流程 1 一、钻井工程术语 1、井：以勘探开发石油和天然气为目的的，在地层中钻出的具有一定深度的 圆柱形孔眼。 2、井口：井的开口端。 3、井底：井的底端。 4、裸眼：未下套管部分的井段。 5、井深：从转盘补心面至井底的深度。 6、井壁：井眼的圆柱形表面。 7、环空：井中下有管柱时，井壁与管柱或管柱与管柱之间的圆环形截面的柱 状空间。 8、井眼轴线：井眼的中心线。 9、井身结构：指的是钻头钻深、相应井段的钻头直径、下入的套管层数、直 径及深度、各层套管外的水泥返高以及人工井底等。 10、人工井底：设计的最下部油层下的阻流环或水泥塞面。(注：该定义不全 面，人工井底是可变的) 11、井的类别：按一定依据划分的井的总类。按钻井的目的可分为探井和开 发

本文通过分析高校财务相关数据,构建财务数据仓库、建立分析模型并结合数据挖掘技术对高校财务决策支持系统进行研究。

评标是工程项目招投标的重要阶段,也是决定招投标工作能否成功的关键因素。工程项目评标智能决策支持系统的研究与开发,为评委的评标工作提供了辅助决策,使招投标活动更加公平、公开、公正。

钻井过程在油气田开发中占有重要的地位,本文主要综述了钻井的分类,同时从钻井动力系统、钻井提升系统、钻井旋转系统、钻井循环系统、井控系统、监测系统等六个方面阐述了钻井工程设备。

将森林采伐知识、地理信息系统（gis）、智能决策支持系统（idss）等集成在一起，设计开发基于gis的森林采伐智能决策支持系统，实现数据采集、录入、存储、查询、分析、输出等功能。系统主要包括数据库系统、知识库系统、模型库系统、方法库系统以及人机交互界面等5个模块。根据用户需求，通过各个模块协同作用，实现森林采伐决策的可视化和数字化，为森林采伐规划设计提供决策支持，提高森林经营管理水平。

本文首先介绍了gis和idss,然后简单回顾了基于gis的农业idss发展过程,最后提出了自己的一些观点。

钻井工程-6-钻柱

钻井工程-18-欠平衡钻井

钻井工程-4-钻井液

钻井工程_管志川_绪论

钻井工程合同 甲方： 乙方： 一、工程细则 1、工程名称：水井眼 2、工程规模：计划深度米，开孔直径由地面至米， 为毫米，由米至米为毫米。 3、管材规格质量：由地面至米为外径毫米 的管，由米至米为外径毫米 的管。 4、工程范围：井管安装、围填石料、洗井、填土。（甲方负责所需粘土 运至井场并承担费用） 5、工程日期：计划于年月日始启运设备， 于年月日竣工。（如遇事故或地质情况造成钻进困难不能抗 拒原因工期适当顺延） 6、测井后，和甲方协商，经甲方同意后，下管成井，乙方不承担责任。 二、工程款的支付及结算 1、工程费价款元/米，总额：。 2、合同签订后，甲方支付乙方总工程款的5%作为保证金，乙方钻井机 进场开钻前甲方即支付乙方总工程款的50%，水清沙净余款结清。 三、工程验收及费用承担 1、工程竣工后由双方代表人（或委托人）共同参加验收，

从系统的功能需求入手介绍传统的智能决策支持系统的结构模型,分析装备维修智能决策支持系统的功能实现,按照智能维修的目标设计了系统的总体构架。数据仓库的建立和分析采用传统的方法;对装备维修资料进行分析组建相应的知识库;分析建立模型条件结合知识库建立模型库;用数据挖掘方法处理数据仓库、知识库和模型库中的知识实现系统的智能决策。结果证明该方法在装备维修智能决策支持系统中得到很好的应用。

电力系统的运行是一个庞大而又复杂的系统工程。电力系统的运行会产生大量包含电力系统运行重要信息的数据,对这些数据进行有效的分析处理已成为一个重要的研究方向。在此背景下,利用智能技术在数据处理中的优势,将相关智能技术应用于电力决策支持系统(electricpowerdecisionsupportsystem)并建立智能电力决策支持系统(intelligentelectricpowerdecisionsupportsystem)是一种新的策略。本文概述了应用于电力决策支持系统中的3种智能技术,专家系统、神经网络和遗传算法,对各种方法的特点进行了总结,重点探讨和分析了各自的优缺点,为从事相关领域研究的技术人员提供了一定的技术指导和理论支持。

钻井工程合同 甲方：（委托方）河南立鑫置业有限公司 乙方：（承包方）新乡市水利局勘探钻井队 甲方为解决中央空调用水，需打井4眼，水井依据《中华人民共和国合同法》 及国家有关规定，结合工程具体情况，为明确责任，协作配合，确保工程质量， 经甲乙双方协商同意签订钻井工程合同如下： 一、工程名称： 二、工程地点：新乡市荣校东路 三、承包方式：包工包料 四、工程要求： 1、井深：出水井深定124米，回水井定84米。 2、开孔直径800mm。 3、井管采用直径360mm的高压水泥管（河北邯郸）。滤水管采用同径的高压水 泥滤水管（河北邯郸）。 4、水的含沙量：按部颁标准，出水井不超万分之一。 5、滤料：登封石英砂（1—3mm）。 6、井斜：按部颁标准，百米不超过1度。 7、水量：出水井每眼井出水量每小时不小于85吨，回水量每眼井每小时不小于 30吨。 五、工期： 从钻机

钻井工程-7-破岩

钻井工程简介