| Abstract | 第3页 |
| 摘要 | 第4-10页 |
| NOMENCLATURE | 第10-11页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第11-18页 |
| 1.1 Unconventional Resources and Predictive Analytics | 第11-12页 |
| 1.2 Unconventional Resources | 第12-13页 |
| 1.3 Hydraulic Fracturing | 第13-14页 |
| 1.4 Definition of Analytics | 第14-15页 |
| 1.5 Objective of Study | 第15-18页 |
| CHAPTER 2 BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW | 第18-66页 |
| 2.1 Big Data | 第19-22页 |
| 2.2 Big Data Analytics | 第22-32页 |
| 2.2.1 Types of Analytics | 第23-29页 |
| 2.2.1.1 Descriptive Analytics | 第23-24页 |
| 2.2.1.2 Predictive Analytics | 第24-27页 |
| 2.2.1.3 Prescriptive Analytics | 第27-29页 |
| 2.2.2 Big Data Analytics Platform | 第29-32页 |
| 2.3 Data Warehouse/Cloud Computing | 第32-37页 |
| 2.3.1 Benefits of Cloud Computing | 第35-37页 |
| 2.4 Data Mining | 第37-42页 |
| 2.4.1 Types of Data | 第38-40页 |
| 2.4.2 Overfiting and Underfitting | 第40-42页 |
| 2.4.3 Noise and Attribute Importance | 第42页 |
| 2.5 Predictive Analytics in the Oil and Gas Industry | 第42-50页 |
| 2.5.1 Drilling and Optimization | 第44页 |
| 2.5.2 Production Optimization | 第44-46页 |
| 2.5.3 Reservoir and Asset Management | 第46-48页 |
| 2.5.4 Asset Maintenance Business Management | 第48-50页 |
| 2.6 K-means Clustering Algorithm | 第50-53页 |
| 2.7 Artificial Neural Network (ANN) | 第53-63页 |
| 2.7.1 ANN Transfer Function | 第55页 |
| 2.7.2 ANN Activation Function | 第55-56页 |
| 2.7.3 Types of Artificial Neural Network | 第56-59页 |
| 2.7.4 Neural Network Algorithms | 第59-63页 |
| 2.7.4.1 Forward Propagation | 第59页 |
| 2.7.4.2 Backpropagation | 第59-61页 |
| 2.7.4.3 Adaptative Learning Algorithms (Resilient Backpropagation (RPROP)) | 第61-63页 |
| 2.8 Generalized Linear Model | 第63-64页 |
| 2.9 Measuring the Quality of Fit | 第64-66页 |
| CHAPTER 3 RESEARCH METHODOLOGY | 第66-74页 |
| 3.1 Data Mining | 第66页 |
| 3.2 Data Exploration | 第66-67页 |
| 3.3 Clustering | 第67-68页 |
| 3.4 Predictive Modeling | 第68-70页 |
| 3.4.1 Measure of Quality of Fit | 第69页 |
| 3.4.2 Key Performance Index (KPI) | 第69-70页 |
| 3.4.3 The Sensitivity Analysis of the Model | 第70页 |
| 3.5 The Look-back Modeling | 第70-72页 |
| 3.6 Software Used for the Research | 第72-74页 |
| CHAPTER 4 PREDICTIVE ANALYTICAL MODELS | 第74-118页 |
| 4.1 Exploratory Data Analysis | 第74-81页 |
| 4.1.1 Data Set | 第74-75页 |
| 4.1.2 Correlation Analysis | 第75-81页 |
| 4.2 K-Means Clustering Analysis | 第81-87页 |
| 4.3 Predictive Model Analysis | 第87-103页 |
| 4.3.1 Artificial Neural Network Model | 第87-96页 |
| 4.3.1.1 Sensitivity Analysis | 第92-95页 |
| 4.3.1.2 Explanation of the Sensitivity Analysis | 第95-96页 |
| 4.3.2 GLM Model | 第96-98页 |
| 4.3.3 Key Performance Index (KPI) | 第98-103页 |
| 4.4 Look-back Analysis | 第103-118页 |
| 4.4.1 Monte Carlo Simulation | 第104-118页 |
| CHAPTER 5 CONCLUSION AND RECOMMENDATION | 第118-121页 |
| 5.1 Conclusion | 第118-119页 |
| 5.2 Recommendation | 第119-121页 |
| ACKNOWLEDGEMENT | 第121-122页 |
| REFERENCES | 第122-129页 |
