基于贝叶斯网络的钻井作业风险评价模型的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·国内方面 | 第7-8页 |
| ·国外方面 | 第8页 |
| ·研究思路及主要研究内容 | 第8-10页 |
| 第2章 钻井作业风险评价的相关理论基础 | 第10-15页 |
| ·风险的概念及其特点 | 第10页 |
| ·风险评价的理论及常用方法 | 第10-13页 |
| ·层次分析法 | 第10页 |
| ·模糊理论 | 第10-11页 |
| ·灰色系统理论 | 第11-12页 |
| ·神经网络分析法 | 第12-13页 |
| ·故障树分析法 | 第13页 |
| ·贝叶斯网络分析法 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯网络分析法的介绍 | 第13页 |
| ·贝叶斯网络的优势 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第3章 贝叶斯风险评价方法的理论 | 第15-20页 |
| ·贝叶斯网络 | 第15-19页 |
| ·贝叶斯网络的发展 | 第15页 |
| ·贝叶斯网络的概率论基础 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络的定义及建模方法 | 第16-18页 |
| ·贝叶斯网络的定义 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯网络的建模方法 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络的推理 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯网络的推理模式 | 第18页 |
| ·贝叶斯网络的推理目标 | 第18页 |
| ·贝叶斯网络的推理方法 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯网络的类型 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络钻井作业风险评价模型的研究 | 第20-50页 |
| ·钻井作业的风险识别 | 第20-28页 |
| ·风险评价模型中评价标准的划分 | 第20-21页 |
| ·风险评价模型变量的收集 | 第21-27页 |
| ·风险后果指标数据的收集 | 第27-28页 |
| ·钻井作业风险评价模型的结构学习 | 第28-36页 |
| ·贝叶斯风险分析网络模型的形式化描述 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯风险分析网络模型的数据结构的表示 | 第30-32页 |
| ·贝叶斯风险网络结构中的检测算法与实现 | 第32-35页 |
| ·构建钻井作业风险评价的贝叶斯网络 | 第35-36页 |
| ·钻井作业风险评价模型的概率预测 | 第36-46页 |
| ·Matlab构建贝叶斯网络以及相关概率的计算 | 第36-39页 |
| ·Matlab中添加FullBNT工具包 | 第36-37页 |
| ·Matlab工具创建贝叶斯网络及相关概率计算 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯网络风险评价模型的风险概率评估 | 第39-46页 |
| ·贝叶斯网络风险评价模型的构建和验证 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 钻井作业风险评价模块的设计与实现 | 第50-59页 |
| ·评价模块实现技术 | 第50页 |
| ·评价模块整体架构 | 第50页 |
| ·数据库与服务器 | 第50页 |
| ·数据库设计 | 第50-53页 |
| ·数据库表名的命名规范 | 第50-51页 |
| ·数据库的逻辑设计 | 第51页 |
| ·数据库的物理设计 | 第51页 |
| ·数据库的安全性设计 | 第51-52页 |
| ·风险评价的常规数据表 | 第52-53页 |
| ·风险评价模块的设计与实现 | 第53-58页 |
| ·贝叶斯网络风险评价模块功能的程序设计 | 第53-55页 |
| ·贝叶斯网络风险评价模块功能的程序序列图 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第64页 |
