基于数据流的油水井工况趋势分析方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·数据流挖掘方法研究现状 | 第12-14页 |
| ·数据流趋势分析研究现状 | 第14-15页 |
| ·油水井工况诊断技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·课题主要研究内容及目标 | 第16-17页 |
| ·课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·课题主要研究目标 | 第17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 相关概念和技术 | 第19-31页 |
| ·油水井工况 | 第19-21页 |
| ·油水井工况描述 | 第19页 |
| ·油水井工况相关参数 | 第19-20页 |
| ·油水井典型故障分析 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘技术的概念 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘技术的常用方法 | 第22-24页 |
| ·数据流相关概念及技术 | 第24-26页 |
| ·数据流 | 第24-25页 |
| ·数据流管理系统 | 第25-26页 |
| ·数据流挖掘 | 第26-30页 |
| ·数据流模式表示方法 | 第27页 |
| ·时间序列模式表示方法 | 第27-29页 |
| ·数据流挖掘算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于数据流的油水井工况趋势分析模型 | 第31-37页 |
| ·系统体系结构 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘系统体系结构 | 第31-32页 |
| ·数据流挖掘系统体系结构 | 第32-33页 |
| ·模型设计目标及实现思路 | 第33页 |
| ·模型总体框架 | 第33-36页 |
| ·数据源层 | 第34页 |
| ·概要结构存储 | 第34-35页 |
| ·待挖掘数据层 | 第35页 |
| ·数据挖掘层 | 第35页 |
| ·知识库与知识展示层 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 数据流聚类与趋势分析算法 | 第37-63页 |
| ·相关工作 | 第37-38页 |
| ·数据流的定义 | 第37页 |
| ·滑动窗口模型 | 第37-38页 |
| ·数据流聚类算法 | 第38-42页 |
| ·常用的数据流聚类算法 | 第39页 |
| ·数据流聚类算法分析 | 第39-42页 |
| ·基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法 | 第42-47页 |
| ·算法描述 | 第42-46页 |
| ·算法性能分析 | 第46-47页 |
| ·趋势分析方法 | 第47-53页 |
| ·方法概述 | 第47-49页 |
| ·回归模型概述 | 第49-52页 |
| ·差方分析概述 | 第52-53页 |
| ·基于分割点的最小二乘多元回归趋势分析方法 | 第53-59页 |
| ·建模流程 | 第53-57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·算法性能分析 | 第58页 |
| ·算法实验与分析 | 第58-59页 |
| ·模式异常 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 油水井工况趋势分析系统的设计与实验 | 第63-69页 |
| ·系统的功能模块及工作流程 | 第63-65页 |
| ·基础信息维护模块 | 第65页 |
| ·数据采集模块 | 第65页 |
| ·模拟数据流监测及数据流模式表示模块 | 第65-66页 |
| ·数据流趋势分析模块 | 第66-67页 |
| ·数据流模式异常模块 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 发表文章目录 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 详细摘要 | 第77-88页 |
