油气运聚的概念模型

https://www.doczj.com/doc/332448739.html,

油气运聚的概念模型

潘明太12，王根厚1

(1中国地质大学, Beijing, 100083)

(2中海石油研究中心,Beijing, 100027)

摘要：油气运聚概念模型的建立是实现油气运聚模拟的前提和基础。没有好的概念模型就不可能得到好的运聚模拟结果。盆地模拟技术发展到今天，之所以在运聚模拟上未能取得令勘探地质家满意的结果，一个很重要的原因就在运聚概念模型上。因此，对油气运聚概念模型的探讨和完善，是地质勘探家和盆地模拟专家的一项长期任务。本文着重从油气相态、运移动力体系、输导体系和聚集体系等方面对油气运移的地质过程进行探讨，以期建立符合含油气盆地油气运移和聚集实际过程的概念模型。

关键词：油气相态 运移动力 输导体系 聚集体系

1. 引言

油气运移和聚集模拟是含油气盆地模拟系统的最主要功能之一。要实现油气运聚模拟则必然遵循从实体模型到概念模型，再由概念模型到方法模型，然后由方法模型到软件模型的建模过程。概念模型的建造在上述建模过程中具有特别重要的意义，概念模型是实体模型的抽象描述，它的研制和建立是整个模拟工作的基础。概念模型与实际地质过程的符合程度，即概念模型的相似性，是模拟系统开发的成败关键之一。由于种种原因，我们不可能要求概念模型成为盆地结构及实际过程的全息映像，但可以要求概念模型与盆地结构及实际过程有较高的相似性，而要做到这一点，必须满足以下三个基本条件：(1)模型所体现的结构应当是盆地实际结构的简化；(2)模型所描述的过程应该是盆地实际过程的简化；(3)模型应当考虑到盆地本身的复杂性，不能过分简化。然而，油气运聚概念模型的建立并不是一件易事，需要我们对影响油气运移、聚集的主要控制因素进行广泛深入的解剖，本文力图通过对多个实体模型的对比和分析提出能够反映含油气盆地油气运移和聚集实际过程的概念模型。 2. 盆地构造类型与油气运移

盆地构造类型控制了盆地的沉积、构造、地热场、地应力场及其演化，从而对油气系统中烃类生成数量、运移方式和聚集条件起主导作用。根据盆地构造类型与油气运移、聚集的关系，油气运移体系可分为三种。

2.1. 断层运移体系

断层运移体系与大陆裂谷盆地相关，如图1所示。此类盆地具有快速沉降和高热流等特征，因此，该类盆地具有快速沉积和烃源岩快速成熟的特点。生成的油气优先选择频繁活动的断层垂向向上运移。

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烃源岩中存在的裂隙可以增强油气垂直向上运移的过程。短暂的断层紧闭不仅阻止了油气运移的继续，而且可能导致局部构造单元形成异常高压。由于快速沉积的盆地往往发育较多断层并常见沉积相变，因此运载层的横向连续性较差。

图 1 断层运移体系(据Mann等,1977。引自郭秋麟等,1997)

2.2 长距离运移体系

长距离运移体系常出现在较老的克拉通盆地中, 如图 2 所示。这类盆地在相当长的地史时期中具有非常稳定的低沉降和低热流特征。烃源岩层常局限于单一的地质单元中，成熟源岩层分布在盆地中心，各种圈闭分布在盆地边缘。盆地中范围大且水体浅的台地有利于形成物性好的运载层。另外，由于沉积间断、剥蚀等事件，常造成不整合或地层尖灭。因此，油气可以从盆地中心沿着运载层或不整合面，向盆地边缘发生较大规模的侧向运移的过程中常常形成地层圈闭油气藏。

图 2 长距离运移体系（据Mann等，1977。引自郭秋麟等，1997）

2.3 分散运移体系

分散运移体系主要发育在与造山运动有关的挤压型盆地中(图3)。这类盆地常具有不稳定且偏低的地温梯度。由于盆地中构造活动频繁，容易形成背斜圈闭和一定量的活动断层，有利于油气垂向运移聚集；而盆地中地层倾斜度大，也使油气更易于进行侧向运移。然而，强烈的构造变形一方面会使运移通道出现不连续，阻止油气发生大规模的侧向集中运移；一方面会破坏已经聚集的油气藏，造成油气散失。

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图 3 分散运移体系(据Mann等,1977。引自郭秋麟等,1997)

对上述三种油气运移体系的认识，有助于从整体上掌握盆地或凹陷中油气运移的特征，也有助于从总体上评价盆地或凹陷中的油气成藏状况和资源潜力。但对于以追索油气运移方式、方向、路径和聚集结果为目标的“油气运聚模拟”系统研发而言，还需要细致地了解盆地中油气运聚的相态、动力、输导体系、圈闭特征及其演化历程，这样才能较为完整地揭示油气成藏的动力学机制，进而建立其实体模型和概念模型。

3．油气运移的相态及判别模型

大多数人主张游离相是液态烃二次运移的主要形式，甚至是唯一的形式。而对于天然气而言，则可能既有游离相也有油溶相。

烃类流体在从源岩向输导体运移的过程中，低分子烃类物质从石油中分离出去成为气相，高分子烃类物质从石油气体中分离出成为液相，石油的密度增加而天然气的密度减少。进入输导体的油气经垂向分异至输导体顶面，呈连续油气相。油气的相态不仅影响二次运移的比率，而且制约着运移的速度和方向。当油气在进入输导层之后，特别是在较浅的输导层中，总是以游离相形态存在和运移(图4)。

图4 烃类在运移中的相态变化示意图(据龚再升等,1999) 烃类在运移过程中的相态变化，主要受所处位置的温压条件控制。England(1987)讨论了烃类二次运移过程中组分(X)与温度(T)、压力(P)的关系，并且指出：

当 GF

当 GF>1/ CGR时，天然气相对于油不饱和，不会出现独立油相，油溶于气中运移；

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当 1/CGR>GF>GOR 时，油与气各自相对另一相完全饱和，二者均呈游离相运移。

这里，GF 是从烃源岩排出的烃类的地面气油质量比，CGR 是凝析气的油气质量比，GOR 是采出石油的地面气油质量比。计算时将涉及地下油气密度的换算问题。其中，饱

含气体的油的密度，可根据质量平衡原理，用GOR和岩层油的体积系数B o来求得：

ρo = [(1+ GOR) ?B o ]× 800 kg ? m? 3 (1)

式中，B o代表体积为V的地下烃流体采至地表后，经气?液分离器后的体积减少量，即B o=V ?V o。地下气体的密度同样可根据质量平衡原理，用CGR和岩层气的体积系数B G 来

求得：

ρg = [(1+ CGR) ?B G ]× 0.8 kg ? m?3 (2)

式中，B G是岩层气的体积系数可按如下简化式求得：

B G= 335 Z×T?P(3)

这里，Z是经验压缩系数，T 和P分别是地下烃流体的温度和压力。

显然，只要知道地下烃流体所处位置的温度、压力、M g和M o，就可以求得GF、GOR 和CGR值，判断出该处烃流体的相态，进而求得该位置的油、气密度，并且还可以通过计算机编程来实现动态模拟。

4． 油气运移的动力和驱动机制

油气运移的驱动力可以用流体势来概括。所谓流体势是指单位质量的流体所具有的机械能的总和，在输导层中可表达为：

φf = S -ρf gZ + P c = φw + (ρw?ρf )gZ + P c(4)

式(4)中，φf 为流体势，φw 为水势 (这里主要来自剩余压力，φw= S-ρw gZ)；S为岩层骨架静压力，g为重力加速度，Z为流体所在的深度，P c为毛细管阻力(取负值)；ρf为烃流体的密度，可根据油气的质量比对ρo 和ρg 加权平均求得；ρw为水的密度，可按下式求得： ρw = 1 ? [1.00087?(7.96930?0.44992T)×10?6Z?(1.16o69?0.10516T)×10?9Z2] (5)

-(ρw?ρf)g 即为浮力(F f = ?dφf?Dz)，它与剩余压力联合可以驱使油气向上运移。在质量相同时，天然气的浮力大于石油的浮力；在性质相同时，连片油气的浮力大于分散油气的浮力。开始时油气分散，浮力小，被阻滞于通道体系的下部某处，而后汇成油气流(柱)，浮力增大。当浮力与水势之和超过最大连通孔隙喉道的毛细管阻力时，油气开始上浮运移。

石油开始运移的临界油柱高度(Z0) 是：

Z0 = P c?[(ρw?ρo) ?g+φw] (6)

在封盖层下面，当油气沿着倾斜的层面运移时，

Z0 = P c ? {[(ρw?ρo) ?g+φw ]? sin α} (7)

式中，α为岩层倾角，其余符号同前。

在输导层(体)中，由于孔隙较大，毛管阻力很小，既造成伸入烃源岩的砂体能够象海

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绵一样吸取油气，又导致运移路径上的砂体可以很容易地捕捉油气。在考虑盖层或断层及其两盘的封隔作用时，需要比较它们与输导层(体)的毛管阻力。其计算公式如下：

P c = 2γ ( 1 ? r t ? 1 ? r p ) (8)

式(8)中，γ为界面张力(N ? m，地表值为3×10?2

N ? m = 30dyn ? cm)，r t 和r p 分别为岩石的喉管和孔隙半径。当岩层深处由于水压破裂 (超压段) 或因为介质孔隙结构均一，致使r t 和r p 差别变小，也能造成毛细管压力趋近于零。γ 总是随温度的降低而降低的，梯度约为0.18dyn ? cm，即有：

油： γ o = 26 ? (T ? 15) × 0.18 (dyn ? cm) (9)

气： γ g = 70 ? (T ? 15) × (0.18 ~ 1.8) (dyn ? cm) (10) 式(9)和(10)中，T 为岩层单元体的温度 (°C)。由这二式可推知，当T = 135 °C时 (单元体大约处于4000m深处)，γ = 0，毛细管压力消失。

水动力也是油气运移的重要驱动力。水动力包括压实水流和大气水流等两种成因类型。压实水流驱使油气从泥岩层流向砂岩层(垂向)，从泥岩区流向砂岩区(横向)；大气水流驱使油气由高水势的供水区向低水势的汇水区运移。在有地下水流运动的条件下，油气运移的方向由剩余压力、浮力和水动力的合力决定；如果还存在构造应力，则油气运移的方向由剩余压力、浮力、水动力和构造应力的合力决定。这时，由于合力通常不是垂直向上的，石油和天然气分别向垂直于各自的等势线的方向运移，并且油—水和气—水界面分别沿着油和气的等势面倾斜。在动水条件下，石油开始运移的临界油柱高度(Z 0) 是：

Z 0 = 2γ (

1 ? r t ? 1 ? r p ) ? {[(ρw ?ρo ) ? g +φw ]? sin α} ? [ρw ? (ρw ?ρo )] ? (dH ? dx ) ? x (11) 式中，H 为总水头，x 为连续油体的水平长度。当水流方向下倾时，dH ? dx 取正值，当水流方向上倾时，dH ?dx 取负值。

一般地说，盆地演化早期压实水流强大，其流动方向由下而上，由中心向边缘，与剩余压力及浮力方向相近；晚期地表大气水流作用增强，其流动方向由上而下，由边缘向中心，与剩余压力及浮力方向近于相反。这就决定了早期进入输导层的油气，总是沿着上倾的砂岩层和断层带的顶面，特别是沿着背斜脊向上运移，然后随着地表供水的动力条件增强而逐步改变方向。

大量现代地应力测量发现，在压性、压剪性构造活动带和压性盆地中，岩层的水平方向应力大大超过垂向应力 ，这表明在挤压盆地的发展过程中和拉张盆地的构造反转期，水平构造应力对油气的运移和聚集的作用是不可忽视的。古构造应力可以通过与当地现代地应力测量值或同类大地构造单元的现代测量值的类比来获取，还可以通过构造变形的反演模拟来获取。当通过构造变形的反演模拟来获取时,需要根据现代同类大地构造单元的测量值来作为约束条件。

从上面的分析可知，流体势在实际上应当是剩余压力、浮力、水动力和构造应力的 合力，可采用矢量合成的方法进行计算，即：t w b r f P P P P v

v v v v +++=Φ 。在输导层和油气圈闭中，这几种力总是处于相对平衡状态，但随着沉积物的不断压实，压实水动力将逐步衰减，地表水大气动力将逐步增强，而地壳抬升、构造变形也将使这种平衡状态进一步遭到破 - 5 -

坏。显然，从流体势的构成看，油气二次运移的驱动力以浮力为主，其次是压实水动力和大气水动力。对于处于压实过程中的输导体而言，剩余压力十分重要；而对于挤压盆地和构造反转期的拉张盆地而言，构造应力的作用也不能忽视。

5 油气运移的输导体系

某一独立油气运移单元中所有的运移通道(包括断层、裂隙带、不整合面、热流体侵位和喷涌管道等)及相关的围岩组成一个通道体系，与烃源体相接的某些通道(例如背斜脊)可能成为主干运移通道。

5.1 沉积岩层(体)

具有较好渗透性能的沉积岩层(体)才够成为油气运移的通道。孔隙度决定沉积岩层(体)的储集性能，而连接孔隙与孔隙之间的喉道则主要决定着沉积岩层(体)的渗透性。在总孔隙度不变的前提下，喉道半径越大，孔隙半径与喉道半径的差值越小，沉积岩层 (体)的连通性就越好，油气在运移中的毛细管阻力也越小。

在实际地质条件下，作为油气运移通道的沉积岩层(体)通常是非均质的，具体表现在孔隙度、湿润性和渗透性等在空间上

的变化。England 认为这种非均质性

导致油气只集中在少数连通性好、渗

透率高的孔隙通道上运移(图 5)。龚

再升等则进一步认为，烃源岩向某一

输导体的排烃体积等于烃类所占据

的输导体空隙空间，油气从烃源岩排

出并进入输导体后，通过垂向分异而

上升至输导体顶面，呈连续油气相，

当达到一定油柱高度时即沿着输导

体顶面向构造高位运移(图

5)。 图 5 岩层（体）中油气运移通道剖面示意图 （据 England,1993；引自郭秋麟等,1997）

5.2 断层

断层既可做为油气运移的通道，又可

成为油气圈闭形成的封堵层。断层面的渗

透性取决于压力、断裂性质和断裂的活动

史等条件(图6)。一般认为，如果断层面

通过超压囊，其输导能力将因受到超压囊

封闭作用而降低；如果断层面通过正常压

力系统的砂泥岩层，断层将按两侧等量的

原则给相连的砂体分配烃源流体；张性和

张扭性地区的断层具有较好的连通性，而

压性地区的断层具有较好的封堵性；断层倾角大有利于运移，倾角小有利于封堵；

构造活动

图 6 断层/岩层关系与烃类运移 (引自龚再升等,1998) - 6 -

期断层的连通性好，相对静止期封堵性好；砂质岩发育层段的断层面渗透能力较泥质岩发育层段为好。由于同一条断层在不同的部位或在不同的时期，总会表现出不同的连通性和渗透率，因此要准确地确定断层连通性和渗透率的好坏是非常困难的，必需结合具体地质情况进行综合分析。

5.3 不整合面

不整合面既可能是油气大规模运移和散失的通道，也可能是油气大规模聚集的场所。能够成为运移通道的不整合面一般具有如下特点：第一，不整合面代表着一次区域性的沉积间断或剥蚀事件，往往使下伏地层风化侵蚀、溶解淋滤，因此可能形成具有较高孔隙度和渗透率的古风化壳或古岩溶带。第二，不整合面一般具有区域性，因此可以将岩性不同的地层连接起来，形成时、空跨距很大的生、储岩层组合，以至成为长距离的侧向运移通道或油气藏。第三，不整合面在时、空上具有相对稳定性，一旦形成便很难改变，在勘探中易于连续追寻和控制(图7)。

图7 阿尔善构造带不整合面通道及油气聚集(据宋建国,1997。引自郭秋麟等,1997) 5.4 裂隙带

天然的裂隙一般平直均匀有延伸性，因此可以成为油气运移良好的附加通道，同时还可以改善孔隙间的连通性和渗透性，尤其对改善致密岩石的渗透性具有重要意义。按照成因，裂隙大体上可以分为构造裂隙和成岩裂隙两大类。构造裂隙是油气穿层运移的主要通道；成岩裂隙则是油气在储层内运移的重要通道。

5.5 古构造脊

构造脊是指同一构造带上相邻诸高点的连

线(图 8)。构造脊可分为封闭性构造带的构造脊

和非封闭性构造带的构造脊。前者如背斜构造带

的构造脊，后者如鼻状斜坡带的构造脊。勘探实

践证明，与烃源体相接的构造脊可能成为油气运

移的主干通道。油气总是沿着构造等高线法线的

方向，由低位向高位运移，并在适合的圈闭处聚

集，形成油气藏。

图 8 油气沿构造脊运移和聚集

6 油气在圈闭中的聚集

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6.1 油气聚集模式

油气在运移过程中，如果遇到圈闭就可能发生聚集。油气在圈闭中的聚集可能通过渗滤作用或排替作用来实现，还可能通过二者联合作用来实现；在远离烃源岩的运移通道上，可能出现油气分异聚集现象，同时，由于途中损耗和局部聚集，油气运移通量和聚集量也将逐渐减少。

油气聚集的最好场所是背斜圈闭，但在某些情况下断层圈闭、不整合面和岩性圈闭(砂体)也能富集大量油气，甚至超压带也可以对油气起封存作用，裂缝带的发育和开启(有效应力σ = 0)是自生自储型油气藏存在的重要条件。各种圈闭中油气聚集的可能模式如图 9所示。

图 9 岩性圈闭中油气聚集的可能模式图(据 Cordell,1977. 引自李明诚,1994)

6.2 圈闭的有效性

勘探实践表明，只有具备有效性的圈闭才能聚集油气。通常认为，圈闭的有效性取决于供油条件、储集条件、封盖条件和保存条件等几个方面。

6.2.1 供油条件

持续而充足的油气供给，是圈闭充注油气而成藏的前提。圈闭的供油条件包括：油气源岩排出的油气数量、圈闭是否位于油气运移的主干通道上、圈闭形成期与油气二次运移高峰期的时间是否配置等。

6.2.2 储集条件

储集层的好坏及其内部孔隙空间的发育程度，是决定圈闭能否成藏以及油气在其中储集丰富程度的一个重要因素。可以作为储集层的岩层(体)按照岩性大体可以分为碎屑岩类、碳酸盐岩类、火山碎屑岩类和其它岩类等。碎屑岩类储集层主要包括河流相砂岩体、湖泊相砂

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岩体及海相砂岩体等；碳酸盐岩类储集层最为有利的礁相(包括岸礁、堤礁、环礁和点礁等)、浅滩相(包括生物滩及鲕滩)及藻坪相等；火山碎屑岩类储集层主要包括集块岩、火山角砾岩和火山凝灰岩等。此外，岩浆岩、变质岩和火山岩等由于受到构造、风化、淋滤等作用的影响，也可能成为储集层。

6.2.3 封盖条件

封堵性好的区域性盖层的存在，是油气大规模聚集和长期保存的必备条件。但对于天然气而言，再好的区域封盖层也阻挡不住其扩散作用的发生。扩散作用是气藏破坏的重要原因，气藏的保存是补充和扩散的动平衡结果。

6.2.4 保存条件

在地质条件发生变化的情况下，已经形成的油气藏由于各种原因会发生破坏，因此研究评价其保存条件至关重要。圈闭的保存条件除了与盖层的封堵性有关外，还与断层、抬升剥蚀、岩浆活动、水动力条件和生物降解等密切相关。这是一个常常容易被忽略的问题，在进行圈闭有效性分析时尤其应当给予关注。

7 结论

以上分别从盆地的构造类型、输导体系、油气运移的相态、油气运移的动力、圈闭中的油气运移和聚集等方面对油气运移和聚集问题进行了讨论，此外，温度的变化既制约着油气的相态，也影响着流体压力、浮力和毛细管阻力，还可以改变通道的某些特征，从而对流体势和油气运移的速度、方向、效率起作用。上述认识的集合构成了油气运移和聚集的概念模型，是油气运移和聚集模拟系统研制和开发的知识基础。这个概念模型可以概括为如下几点：

(1)盆地构造类型控制了盆地的沉积、构造和地热特征及其演化，从而对油气系统中烃类生成数量、运移方式和聚集条件起主导作用；

(2)某一独立油气运移单元中所有的运移通道(包括断层、裂隙、孔隙、洞穴、不整合面以及热流体侵位和喷涌管道等)及相关的围岩组成一个通道体系，与烃源体相接的某些通道(例如背斜脊)可能成为主干运移通道；

(3)烃类流体在向上运移的过程中，低分子烃类物质从石油中分离出去成为气相，高分子烃类物质从石油气体中分离出成为液相，石油的密度增加而天然气的密度减少；

(4)油气的相态不仅影响二次运移的比率，而且制约着运移的速度和方向，但油气在进入输导层之后，特别是在较浅的输导层中，总是以游离相形态存在和运移的；

(5)油气运移的动力是流体势，按其构成而言，二次运移的驱动力以浮力为主，其次 是压实水动力和大气水动力；对于仍处于压实过程中的输导体来说，剩余压力十分重 要，而在挤压盆地和构造反转期的拉张盆地，构造应力的作用也不能忽视；

(6)温度的变化既制约着油气的相态，也影响着流体压力、浮力和毛细管阻力，还可以改变通道的某些特征，从而对流体势和油气运移的速度、方向、效率起作用；

(7)油气聚集的最好场所是背斜圈闭，但在某些情况下断层圈闭、不整合面和岩性圈闭(砂体)也能富集大量油气，甚至超压带也可以对油气起封存作用，裂缝带的发育和开启(有

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效应力σ = 0)是自生自储型油气藏存在的重要条件；

(8)封堵性好的区域性盖层的存在，是油气大规模聚集和长期保存的必备条件；扩散作用是气藏破坏的重要原因，气藏的保存是补充和扩散的动平衡结果；

(9)油气在圈闭中的聚集可能通过渗滤作用或排替作用来实现，还可能通过渗滤和排替联合作用来实现；在远离烃源岩的运移通道上，可能出现油气分异聚集现象，同时，由于途中损耗、散失和局部聚集，油气运移量将逐步减少，油气聚集量也可能因此而按圈闭出现的先后依次减少。

参考文献

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Hydrocarbon Migration and Accumulation Concept Models

Pan Mingtai Wang Genhou

China University of Geosciences , Beijing, 100083

CNOOC Research, Beijing, 100027

Abstract

Whenever we develop hydrocarbon migration and accumulation simulation system, concept models must be established first, and good simulation results can only be obtained when good concept models have been established. Nowadays basin modeling techniques have been well developed, but even though, it still can not well simulating the process of oil and gas migration and accumulation. The reasons of which petroleum and exploration geologists do not fell satisfying with hydrocarbon migration and accumulation simulation results, are not the same, but one of the main reasons is concept models themselves. Therefore, we have a long way to go for getting perfect concept models, and we should continuously focus on the improvement of the concept models. This paper keep focus on hydrocarbon phases, migration-driven forces, migration paths and accumulation closures, which fundamentally control the hydrocarbon migration and

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accumulation process. Finally, hydrocarbon migration and accumulation concept models are presented .

Keyword: Hydrocarbon phases, Migration-driven force, Migration paths and Accumulation closures

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数学建模部分概念期末复习.docx

数学建模部分定义概念 第一章 1.1实践.数学与数学模型 相关概念（ 1 ?原型:客观存在的各种研究对象。既包括有形的对象,也包括无形的、思维中的对 象,还包括各种系统和过程等 2 ?模型:为了某个特定的目的，将原型的某一部分信息简缩，提炼而构造的整个原型 或其部分或其某一层面的替代物。 3 ?原型与模型的关系：原型是模型的前提与基础,模型是原型的提炼与升华。原型有 各个方面和各个层次的特征,而模型只要求反映与某些目的有关的那些方面和层次。 二什么是数学模型（Mathematical Model 对于现实世界中的一个特定对象，为了一个特定的目的，根据特 有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结 构。 广义上讲，数学模型是指凡是以相应的客观原型作为背景,加以一级抽象或多级抽象的数学概念.数学式子、数学理论等都叫数学模型。 狭义上讲.数学模型是指那些反映特定问题或特定事物的数学符号系统。 （我们所指的数学模型是指狭义上的数学模型） 数学模型不是原型的复制品,而是为了一定的目的,对原型所作的一种 抽象模拟。它用数学算式.数学符号.程序、图表等刻画客观事物的本质属性与内在关 系,是对现实世界的抽象.简化而有本质的描述,它源于现实又高于现实。 三.什么是数学建模 数学建模是指应用数学的方法解决某一实际问题的全过程。包括: (1)对实际问题的较详细的了解、分析和判断; (2 )为解决问题所需相关数学方法的选择； (3 )针对实际问题的数学描述，建立数学模型；

(4 )对数学模型的求解和必要的计算； (5 )数学结果在实际问题中的验证； (6 )将合理的数学结果应用于实际问题之中，从而解决问题。 数学建模流程图(参见教材上册P14 ) 1实际问题2抽象.简化.假设,确定变量和参数3根据某种、、定律"或、、规律"建立变量和参数间的一个明确的数学关系,即在此简化阶段上构造数学模型 4解析地或近似地求解该数学模型5用实际问题的实测数据等来解释.验证该数学模型(若不通过,返回第2步) 6投入使用,从而可产生经济.社会效益 完美的图画““堇金分割 黄金分割又称黄金律，是指事物各部分间一定的数学比例关系,即将整 体一分为二,较大部分与较小部分之比等于整体与较大部分之比,其比值为 1:0.618或,即长段为全段的0.618o 所谓黄金分割■指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比,等于另一部分对于该部分之比。 计算黄金分割最简单的方法:计算斐波那契数列1,1,2,3,5,8,13,21,...从 二位起相邻两数之比,1/2,2/3,3/5,5/8,8/13丿13/21严?的近似值。 1.2八步建模法 1?问题提出 2?量的分析 3.模型假设 4.模型建立 5.模型求解 6.模型分析

概念性方案设计深度要求

概念性方案设计文件编制及深度要求 第一部分概述 按集团的策划以及设计管理流程要求，概念性方案设计是承接项目和产品策划的设计阶段，概念性方案设计在概念性方案设计任务书和项目产品建议10大问题总结的基础上，设计思路应具有延续性、探索性、独创性和挑战性。 1．方案设计文件编制的目的和特点 a)概念性方案阶段的任务包括以下两大方面： i.根据项目的实际情况，确定设计管理模式，起主要工作成果体现在 设计任务分解清单和设计费用预算、项目设计总体控制计划以及设 计单位的筛选；有关项目设计总体控制计划的编制要求可以参照《项 目规划设计分析成果标准》相关章节执行； ii.通常意义上的概念性方案设计。对概念性方案设计本身的要求可以参照本文执行； b)概念性方案可以根据需要结合当地政府报批所需的修建性详规设计，概 念性方案深度以修建性详规深度为参照依据。设计内容在体现10大问题 和概念性方案设计任务书的基础上，应围绕修建性详规的“五图一书”、场地分析和住宅单体选型的要求进行，表现手法可根据报批或者项目具 体需要灵活确定。在概念性方案设计阶段，地区产品技术部必须同步编 制CS01A，设计完成后在方案委员会召开前地区及集团职能管理部应对 设计如何体现设计任务书的要求及10大问题的说明做综合书面评估，并 构成完整的概念性方案文件供方案委员会审批用；概念性方案的深度要 在通过方案委员会审批后据以进行实施方案设计； c)概念性方案设计文件包括设计单位以及地区产品技术部提供的： i.设计单位提供的概念性方案设计文件应以构思分析草图、场地分析 草图、住宅单体风格以及户型选型示意图和总平面设计构思图纸为 主，辅以对整体概念构思的的简要设计说明；

概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计（ER图） 问题：由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题： 学生参与社团的资格审查和会员登记；会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查，设计数据库的概念模型（E-R图），并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查： *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体：运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系： 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用（联系）发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性： 运动员：学号、性别、姓名 院系：名称、编号 项目：编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据，就应将其设为当前联系的属性。 个人参与：分组、成绩 团体参与：分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性，如有则将多余的删除。 1.8模型检验：上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系 运动员（学号、性别、姓名，院系.编号） 院系（编号、名称） 项目（编号、名称、时间、组别、场地）

数学建模的作用意义

数学建模的背景： 人们在观察、分析和研究一个现实对象时经常使用模型，如展览馆里的飞机模型、水坝模型，实际上，照片、玩具、地图、电路图等都是模型，它们能概括地、集中地反映现实对象的某些特征，从而帮助人们迅速、有效地了解并掌握那个对象。数学模型不过是更抽象些的模型。 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子（称为数学模型），然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个全过程就称为数学建模。 近半个多世纪以来,随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用,而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并计算求解。人们常常把数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用比喻为如虎添翼。 数学建模日益显示其重要作用，已成为现代应用数学的一个重要领域。为培养高质量、高层次人才，对理工、经济、金融、管理科学等各专业的大学生都提出“数学建模技能和素质方面的要求”。 数学建模在现代社会的一些作用 (1）在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中，数学建模的普遍性和重要性不言而喻，虽然这里的基本模型是已有的，但是由于新技术、新工艺的不断涌现，提出了许多需要用数学方法解决的新问题；高速、大型计算机的飞速发展，使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题（如大型水坝的应力计算，中长期天气预报等）迎刃而解；建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术，以其快速、经济、方便等优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段。(2）在高新技术领域，数学建模几乎是必不可少的工具。无论是发展通讯、航天、微电子、自动化等高新技术本身，还是将高新技术用于传统工业去创造新工艺、开发新产品，计算机技术支持下的建模和模拟都是经常使用的有效手段。数学建模、数值计算和计算机图形学等相结合形成的计算机软件，已经被固化于产品中，在许多高新技术领域起着核心作用，被认为是高新技术的特征之一。在这个意义上，数学不再仅仅作为一门科学，它是许多技术的基础，而且直接走向了技术的前台。国际上一位学者提出了“高技术本质上是一种数学技术”的观点。 (3）数学迅速进入一些新领域，为数学建模开拓了许多新的处女地。随着数学向诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透，一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生。一般地说，不存在作为支配关系的物理定律，当用数学方法研究这些领域中的定量关系时，数学建模就成为首要的、关键的步骤和这些学科发展与应用的基础。在这些领域里建立不同类型、不同方法、不同深浅程度模型的余地相当大，为数学建模提供了广阔的新天地。马克思说过，一门科学只有成功地运用数学时，才

机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义

机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义 人们对深度学习模型的真正运行机制还远远没有完全了解，如何提高预测模型的“可解释性”成了一个日益重要的话题。近来的一篇论文讨论了机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义。 7月17日，加州大学圣迭戈分校（UCSD）博士、卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学助理教授Zachary C. Lipton在ACM Queue上发表了题为《The Mythos of Model Interpretability》的文章，讨论了监督式机器学习预测模型的可解释性问题。Lipton在文中试图明确“可解释性”的定义，并对“可解释性”进行分类，并提出了一个重要观点，认为线性模型的可解释性并不一定高于深度神经网络（DNN）模型。 以下是新智元对论文内容的简编。 监督式的机器学习模型具有卓越的预测能力。不过，机器学习模型不仅应该可用，而且应该是可解释的，但“解释机器学习模型”的任务定义似乎不够明确。学术文献中提出了为模型寻求可解释性的许多动机，并提供了无数的技术来提供可解释的模型。尽管存在这种模棱两可的情况，但许多作者宣称他们的模型在公理上是可解释的，然而对此却缺乏进一步的论证。问题是，目前尚不清楚这些技术的共同特性是什么。 本文旨在完善关于可解释性的表述。首先，文章回顾了以前论文中解决可解释性的目标，发现这些目标多种多样，偶尔还有相互矛盾。接着讨论了研究可解释性的模型属性和技术思路，以及模型对人而言的识别透明度，并引入了“事后可解释性”的概念作为对比。文章讨论了关于模型可解释性概念的不同观点的可行性和合理之处，对“线性模型可解释，深度神经网络不可解释”这一常见的观点提出了质疑。 在过去的20年中，机器学习的快速发展产生了自动决策。在实际应用中，大多数基于机器学习的决策的运作方式是这样的：用输入数据训练机器学习算法，然后由算法预测相应的输出。例如，给定一组关于金融交易的属性信息，机器学习算法可以预测长期的投资回报。给定来自CT扫描的图像，算法可以该图像的扫描对象罹患癌性肿瘤的概率。

关系模型基本概念资料讲解

2.1.1 二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。 表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序）也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键； （5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。 在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键， 用户就选其中之一作为主键。 2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外，还应 指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记录。 几个模式的理解（教材30页的例子）：

数学建模的概念与教学中价值

数学建模的概念与教学中价值 通过这次培训对数学建模的学习，我对数学建模有了新的认识： 从广义上来说，数学模型是从现实世界中抽象出来的，是对客观事物的某些属性的近似反映。例如数学中的各种概念、公式、方程式，以及由公式系列构成的算法系统等，都是从现实世界的原型抽象出来的反映原型量性特点和关系的一种结构，因而它们都是现实世界的数学模型。 从狭义上来说，数学模型是“对现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。”1[①]如就是意大利科学家Galilei为自由落体运动所建立的数学模型；而万有引力定理，则是著名科学家Newton为揭示宇宙万物之间的一种普遍联系而建立的数学模型。 因此，数学模型是针对或参照某种事物特征或数量相依关系，采用形式化的数学语言，概括地或近似地表述出来的一种数学关系结构。 设计数学模型的过程称为数学建模，简称建模。其基本步骤是： 模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，尽可能多地掌握对象的各种信息。 模型假设：根据实际对象特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，明确变量和参数，并用精确的语言提出恰当的假设。 模型建立：在假设的基础上，尽量使用简单而又恰当的数学工具刻画各变量之间的数学关系，并建立相应的数学结构。 模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算与估计。 模型分析与检验：对所得的结果进行数学上的分析，并与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。若模型与实际较吻合，则对计算结果给出符合实际意义的解释。若模型与实际吻合性较差,则修改假设，重复上述过程，直至所建模型基本符合实际问题情景为止。 模型应用：将所得结论应用于实际问题。 因此在数学建模中，要充分分析原型中各种因素的相互关系、相对地位、数量特征，抓住主要因素与数量关系，通过必要而恰当的人为假设减少系统中变量个数，并采用尽可能简单的数学工具，建立反映现实原型的本质特征和数量关系的数学模型，然后回到具体研究对象中去解决问题或给予解释。同时中学数学建模必须适应中学生的数学水平，必须是通过他们的努力可求解的。如果应用得好，数学建模可以使学生：体会数学的应用价值，培养数学的应用意识；增强数学学习兴趣，学会团结合作，提高分析和解决问题的能力；知道数学知识的发生过程，培养数学创造能力。

胜任能力模型概念

胜任能力模型概念 企业进行战略策划，安排工作流程和设计，组织与岗位体系设计，然后分布到各个部门进行组织结构设计、部门职责设计、层级关系设计、岗位体系设计，最后得到组织结构图，部门职责与权限规定，层级关系图，岗位说明书。进行工作分析。得到的就是胜任能力模型。 胜任能力模型的基本要素、典型的模型 胜任能力英文为competency早期有人将其译为素质胜任力软技能等胜任能力从人的品质和能力层面论证了个体与岗位工作绩效的关系主要反应了个体的社会角色自我概念特质和动机等潜在的深层次能力特征可将某一岗位中表现优秀者和表现一般者区分开来这些能够决定工作绩效的持久品质和特征被定义为胜任能力 胜任能力模型competencymodel是为完成某一特定岗位工作实现高绩效工作目标所要求的一系列胜任能力要素的组合对人的能力构成国内外进行过深入的研究建立了不同的理论及其模型其中具有代表性是美国心理学家麦克里兰的胜任特征模型。麦克里兰的胜任特征模型以胜任特征的概念描述企业高级管理者的素质结构他把胜任特征划分为知识技能社会角色自我概念特质和动机六个层次 胜任能力模型是对企业某一岗位高绩效人员的行为特征的描述员工可根据胜任能力模型的要求通过改变自己的行为达到胜任岗位实现高绩效的目的进而可使企业实现高绩效获取可持续竞争优势主要作用体现在以下方面。 1确定了企业战略性人力资源规划的导向和标准。 2制定绩效标准发现绩效差距为进行公平客观地绩效反馈提供了依据。 3作为决定绩效的驱动因素之一影响企业薪酬分配的价值取向与结构。

4对人员培训起着关键性的作用是明确培训目标设计培训课程确定培训内容评估培训效果的基础。 5界定核心人才的范围确立核心人才的职业发展目标有针对性地培养有潜质的后备人才。 6为有效地规划个人职业生涯提供了依据和参考同时使员工的职业发展路径与企业对员工的要求有机结合。 案例分析 基于学者们的研究，结合烟草行业的特殊性，本文将烟草行业客户经理的胜任力定义为：在给定的烟草企业环境下，能将烟草行业客户经理工作的表现优异者与表现平平者区分开来的烟草行业客户经理个人的深层次特征，其包括烟草行业客户经理个人动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域的知识、认知或行为技能；烟草行业客户经理胜任力模型（Competency Model）则是指担任某一特定的任务角色所需要具备的胜任力的总和。该定义有两点需要特别关注：一是环境特定性，即将其放到特定的诸如烟草行业企业文化、运行模式、营销管理体制环境中进行研究；二是标准统一性，即通过可比较的烟草行业现行的绩效考核标准对所有研究对象的绩效加以区分，对不同组别的不同特征进行研究。 企业经营者胜任力的基础模型与构成维度 在客户经理胜任力的构成维度与模型方面，学者们提出了几种典型的模型。McClelland（1980）提出了销售人员通用胜任特征模型，包括11个胜任力因子，同时，该模型还提出了销售人员必须具备的相关技术或产品专业知识。Spencer（1993）提出了胜任力冰山模型，将营销经理的胜任力分为可见的水上和不可见的水下两部分。水上部分主要包括知识和技能；水下部分主要包括自我概念、特质和动机。由于McClelland的销售人员通用胜任特征模型只提出了11个固定胜任力因子和一个可变动的胜任力因素，并未对维度加以考虑。因此，本文将主要参考其胜任力因子，而主要借鉴胜任力

胜任能力模型(人力资源管理)学习资料

新经济时代，人力资源管理将面临一系列的社会经济变化，公司的财富更加依赖于其员工所具备的胜任公司发展需要的能力，企业的不可模仿的核心竞争力的形成将来自于对员工胜任能力尤其是哪些具有很高专业技术和能力的员工能力的管理。可以说，新经济时代的人力资源管理就是员工胜任能力资源的管理。本文将对以公司战略与核心竞争优势为基础的胜任能力发展体系进行研究。 一、胜任能力的缘起与定义 胜任能力模型的应用起源于21世纪50年代初。 当时，美国国务院感到以智力因素为基础选拔外交官 的效果不理想。许多表面上很优秀的人才，在实际工 作中的表现却令人非常失望。麦克里兰(McClelland) 博士应邀帮助美国国务院设计一种能够有效地预测 实际工作业绩的人员选拔方法。在项目过程中，麦克 里兰博士应用了奠定胜任素质方法基础的一些关键 性的理论和技术。例如：抛弃对人才条件的预设前提，从第一手材料出发，通过对工作表现优秀与一般的外交官的具体行为特征的比较分析，识别能够真正区分工作业绩的个人条件。 1973年，哈佛大学的戴维?麦克兰德教授提出了"胜任能力"概念，英文为competency，并建立了冰山胜任能力模型，从品质和能力层面论证了个体与岗位工作绩效的关系。他认为个体的态度、价值观和自我形象，动机和特质等潜在的深层次特征，将某一工作（或组织、文化）中表现优秀者和表现一般者区分开来。这些区别特征后来被称作胜任能力，认为胜任能力是决定工作绩效的持久品质和特征。例如，绩效出众者具有较强的判断能力，即能够发现问题，采取行动加以解决，并设定富有挑战性的目标。 经过多年的管理咨询实践，并结合国外管理咨询公司的经验，笔者认为：胜任能力是知识、能力及职业素养的整合，这些因素的整合引出的是可观察的和可测量的行为。 胜任能力包括三个方面：知识、能力和职业素养。知识是指员工为了顺利完成自己的工 作所需要的东西，如专业知识、技术 知识或商业知识等，它包括员工通过 学习、以往的经验所掌握的事实、信 息、和对事物的看法。能力是指员工 为实现工作目标、有效地利用自己掌 握的知识而需要的能力，如手工操作 能力、逻辑思维能力或社交能力。能 力是可以通过重复性的培训或其他形 式的体验来逐步建立。职业素养是指 组织在员工个人素质方面的要求。职

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

关系模型基本概念

关系模型基本概念 Prepared on 24 November 2020

2.1.1 二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是 由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属 性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是 不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序） 也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模 式的超键； （5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。

在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不 成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键，用户就选其中之一作为主 键。 2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外，还应指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记 录。 几个模式的理解（30页的例子）： 在教学模型中，有实体类型“学生”，其属性有学号S#、SNAME、AGE、SEX分别表示学生的学号、姓名、年龄、性别；实体类型“课程”的属性C#、

“胜任素质模型”核心要素概念之理解

“胜任素质模型”核心要素概念之理解伴随中国人力资源管理理论的应用“胜任素质模型”的应用日益广泛和成熟。但是自胜任素质理论诞生之日，人们对此模型的核心要 素“能力（包括知识和技能）”和“素质”两个概念的界定存在着不同的理解和解释。 一、胜任素质模型的起源 胜任素质的应用起源于20世纪50年代初期。当时，美国国务院感到以智力因素为基础选拔外交官的效果不理想，许多表面上很优秀的人才，在实际工作中的表现却令人非常失望。在这种情况下，麦克里兰（McClelland）博士应邀帮助美国国务院设计一种能够有效地预测实际工作业绩的人员选拔方法。在项目过程中，麦克里兰博士应用了奠定胜任素质方法基础的一些关键性的理论和技术。例如：抛弃对人才条件的预设前提，从第一手材料出发，通过对工作表现优秀的外交官与工作表现一般的外交官的具体行为特征的比较分析，识别能够真正区分工作业绩的个人条件。 1973年，麦克里兰博士在《美国心理学家》杂志上发表一篇文 章：“Testing for Competency Rather Than Intelligence”。在文章中，他引用大量的研究发现，说明滥用智力测验来判断个人能力的不合理性。并进一步说明人们主观上认为能够决定工作成绩的一些人格、智力、价值观等方面因素在现实中并没有表现出预期的效果。因此，他强调离开被实践证明无法成立的理论假设和主观判断，回归现实，从第一手材料入手，直接发掘那些能真正影响工作业绩的个人条件和行为特征，为提高组织效率和促进个人事业成功做出实质性的贡献。他认为可以用个体的态度、价值观、自我形象、动机和特质等潜在的深层次特征，将某一工作（或组织、文化）中表现优秀者和表现一般者区分开来。他把这样发现的，直接影响工作业绩的行为表现、能力（知识和技能）和素质的特征称为Competency（胜任素质）。这篇文章的发表，标志着胜任素质运动的开端。

数学模型的定义

一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明： 数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果

胜任力模型的定义学习资料

解释一 胜任力模型具体含义为：对组织或企业中的某一个职位，依据其职责要求所提出的，为完成本职责而需要的能力支持要素的集中表示！它能够具体指明从事本职位的人需要具备什么能力才能良好的完成该职位职责的需要！也是人们自我能力开发和学习的指示器。同时人力资源管理 胜任力模型 工作者或职位的直线经理可依据该模型对员工进行有针对性的在职辅导！以使员工或从事该职位的人员具备所需要的能力！该模型还可以作为人力资源管理工作者对员工及从事该职位的人进行职业生涯规划的基础，也可以作为制订培训规划的依据和信息源！ 解释二 我们常说的胜任力模型通常指的是能力素质模型（有不同说法）。素质又叫胜任特征，是指能将某一工作中成就卓越与成就一般的人区别开来的深层特征。 解释三 在一个组织中，不同岗位的职务所要求员工具备的胜任力内容和水平是不同的；在不同组织和不同行业中，相同的或类似工作岗位上，员工的胜任力特征也不尽相同。因此，我们把担任某一个特定的任务角色所必须具备的胜任力总和称为“胜任力模型”(competency model)。 素质词典中，心理学家们把人的素质分为6大类，20个具体要素，每个要素又分为很多级别。这20个素质要素，对人类的知识、技能、社会角色、自我概念、性格、动机作了全面的概括，形成了企业任职者的完整的素质模型。 1．成就与行动族，具体包括4个素质要素：成就动机、主动性、对品质和次序和精确的重视、信息收集意识和能力。 2．帮助与服务族，具体包括2个要素：人际理解能力、客户服务导向。 3．冲击与影响族，具体包括3个要素：影响力、关系建立能力、组织认知能力 4．管理族，具体包括4个要素：培养他人意识与能力、团队合作精神、团队领导能力，命令/果断性 5．认知族，具体包括3个要素：分析式思考能力、概念式思考能力、技术、职业、管理专业知识 6．个人效能族，具体包括4个要素：自我控制、自信、弹性、组织承诺

数学建模入门基本知识

数学建模知识 ——之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明： 数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤

1. 模型准备 要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。

概念模型和数据模型 课堂练习和习题

概念模型和数据模型课堂练习和习题 一、单项选择题 1. 数据模型一般来说是由三个部分组成（即三要素），其中不包括C A.完整性规则 B.数据结构 C.恢复 D.数据操作 2. 按照数据模型分类，数据库系统可以分为三种类型： A. 大型、中型和小型 B. 西文、中文和兼容 C. 层次、网状和关系 D. 数据、图形和多媒体 3. 在关系数据库中,要求基本关系中所有的主属性上不能有空值,其遵守的约束规则是( ) . A.参照完整性规则 B. 用户定义完整性规则 C.实体完整性规则 D. 域完整性规则 4. 在( )中一个结点可以有多个双亲,节点之间可以有多种联系. A.网状模型 B. 关系模型 C.层次模型 D. 以上都有 5．用二维表结构表示实体以及实体间联系的数据模型称为（） A．网状模型 B. 层次模型C．关系模型 D. 面向对象模型6．层次模型的特点是( ) A.只有一个叶结点 B.只有两个叶结点 C.只有一个根结点 D.至少有一个根结点7．在一个用于表示两个实体间联系的关系中,用来表示实体间联系的是该关系中的( ) A.关键字 B.任何多个属性集 C.外部关键字 D.任何一个属性 8．E-R图是( ) A.表示实体及其联系的概念模型 B. 程序流程图 C.数据流图 D. 数据模型图 9．在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是( ) A.定义概念模式 B.修改模式结构 C.编写应用程序 D.编写完整性规则 10．学校中有多个系和多名学生，每个学生只能属于一个系，一个系可以有多名学生，从学生到系的联系类型是( ) A.多对多 B.一对一 C.多对一 D.一对多 11．描述数据库中全体数据的逻辑结构和特征是（） A．内模式 B. 模式 C. 外模式 D. 存储模式 12．下列关于数据库三级模式结构的说法中，哪一个是不正确的？（） A．数据库三级模式结构由内模式、模式和外模式组成 B．DBMS在数据库三级模式之间提供外模式/模式映象和模式/内模式映像 C．外模式/模式映象实现数据的逻辑独立性 D．一个数据库可以有多个模式 13．数据库系统的体系结构是（） A.两级模式结构和一级映象 B.三级模式结构和一级映象 C.三级模式结构和两级映象 D.三级模式结构和三级映象 14．概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类最著名的模型是( ) . A.层次模型 B. 关系模型 C. 网状模型 D. 实体-联系模型 15．关系数据模型是目前最重要的一种数据模型,它的三个要素分别为( ).

第二讲 关系模型

第二讲 关系模型 第二讲 关系模型

主要内容
?关系模型的数据结构 ?关系的定义与性质 ?关系数据库的基本概念 ?关系代数 ?关系演算
第二讲 关系模型

关系模型的数据结构
关系数据结构非常简单，在关系数据模型
中，现实世界中的实体及实体与实体之间的联
系均用关系来表示。关系模型的本质是用二维
表来表示实体与实体之间联系。
每个关系有一个关系模式，由一个关系名
和其所有属性名构成，如：R(A1,A2,…,An)，
称为关系的内涵。具体关系是关系模式的值和
实例。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义
? 关系的非形式化定义：在关系模型中，数据 是以二维表的形式存在的，该二维表称为关 系。
z 关系理论以集合代数理论为基础，可以用 集合代数给出关系的形式化定义。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义基础
? 域：一组具有相同数据类型的值的集合，又 称为值域（用D表示）。
域中包含的值的个数称为域的基数。
关系中用域表示属性的取值范围。例如：
D1={李力，王平，刘伟}
m1=3
D2={男，女}
m2=2
D3={47,28,30}
m3=3
其中，D1，D2，D3为域名，分别表示教师关
系中姓名、性别、年龄的集合。
第二讲 关系模型

关系的形式化定义基础
笛卡尔积(Cartesian Product) ? 给定一组域D1，D2，…，Dn（它们可以包含相同的元
素，即可以完全不同，也可以部分或全部相同）。D1， D2，…，Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={（d1， d2，…，dn）|di∈Di，i=1，2，…，n}。 ? 笛卡尔积也是一个集合。
z 分量： 元素中的每一个di叫做一个分量(Component)，来 自相应的域（di∈Di）
z 元组： 每一个元素（d1，d2，d3，…，dn）叫做一个n 元组（n-tuple），简称元组（Tuple）。但元组不是di的 集合，元组的每个分量（di）是按序排列的。
第二讲 关系模型

ER模型的基本概念

数据库系统原理 模型的基本概念 ER模型由Peter Chen 于1976年在命题为“实体联系模型：将来的数据视图”论文中提出。模型的基本元素 1实体定义： ·实体：是一个数据对象，指应用中可以区别的客观存在的实物。 ·实体集：是指同一类实体构成的集合。 ·实体类型：是对实体集中实体的定义。 ER模型中提到的实体往往是指实体集。 实体用方框表示，方框内注明实体的命名。 2联系定义： 实体不是孤立的，实体之间是有联系的。 ·联系：表示一个或者多个实体之间的关联关系。 ·联系集：是指同一类联系构成的集合。 ·联系类型：是对联系集中联系的定义。 联系是实体之间的一种行为。 联系用菱形框表示，并用线段将其与相关的实体连接起来。 3属性定义： 属性：实体的某一特性成为属性，能够唯一表示实体的属性或属性集称为“实体标识符”。一个实体只有一个标识符，没有候选标识符的概念。实体标识符有事也成为实体的主键。属性用椭圆形框表示，加下划线的属性为标识符。 属性域是属性的可能取值范围，也成为属性的值域。 属性的分类 1简单属性和符合属性： （1）简单属性个是不可再分割的属性，符合属性是可在费解为其他属性的属性。 2单值属性和多值属性： （1）单值属性指的是同一实体的属性只能取一个值，多值属性指同意实体的某些属性可

能取多个值 缺点：如果太过简单的表示多值属性，会产生大量的数据冗余，造成数据库潜在的数据异常、数据不一致性和完整性的缺陷。 调整方式：修改原来的ER模型，对多值属性进行变换。有以下两种方法： 1）将原来的多值属性用几个新的单值属性来表示。 2）将原来的多值属性用一个新的实体类型表示：这个新实体以来于原实体而存在，我们称之为弱实体。 3存储属性和派生属性： （1）派生属性：两个或两个以上的属性值是相关的，可以从其他熟悉吸纳个只推导出值的属性，称为派生属性。 （2）储存属性：派生属性的值不必存储在数据库内，而其他需要存储值的属性称为储存属性。 4允许为空值的属性：当实体的某个属性上没有值时应使用空值（Null value），Null还可以用于值未知的时候，未知的值可能是缺失的，或者不知道的。 在数据库中，空值是很难处理的一种值。 联系的设计 1.联系的元数： 定义：一个联系涉及到的实体集个数，成为该联系的元数或度数。 ·同一实体集内部的实体之间的联系，称为一元联系，也称为递归联系。 ·两个不同的实体集、实体之间的联系，称为二元联系。 ·三个不同实体集实体之间的联系，称为三元联系。以此类推 2联系类型约束： （1）基数约束： 定义：实体集E1和E2之间有二元联系，则参与一个联系中的实体数目称为映射 基数。 二元联系有 1:1 1:N N:M 在具体实现时，有事我们对映射基数还要做出更精确的描述，即对参与联系的实

数学建模定义

什么是数学建模 人们在观察、分析和研究一个现实对象时经常使用模型，如展览馆里的飞机模型、水坝模型，实际上，照片、玩具、地图、电路图等都是模型，它们能概括地、集中地反映现实对象的某些特征，从而帮助人们迅速、有效地了解并掌握那个对象。数学模型不过是更抽象些的模型。 简单地说：数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等 。 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律 等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它 表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通 过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接 受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就 称为数学建模。

数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段，是对现实世界的一特定现象，为了某特定目的，根据特有的内在规律，做出一些重要的简化和假设，运用适当的数学工具得到一个数学结构，用它来解释特定现象的现实性态，预测对象的未来状况，提供处理对象的优化决策和控制，设计满足某种需要的产品等。数学建模是使用数学模型解决实际问题，数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。 我校数学建模发展史以成就展 自从人类进入文明社会，就与数学建立了千丝万缕的联系。马克思曾经讲过：“一门学科只有运用了数学，才算真正发展了。”当该社会的飞速发展当然也少不了数学的巨大贡献。.然而数学教育在相当程度上却没能跟上科技,经济和社会的迅速发展变化.数学建模的迅速发展,特别是大学生数学建模竞赛的成功举办,为完成迫切而又艰巨的任务创造了有利的条件.1985 年举办了美国大学生首届数学建模竞赛( Mathematical Competition in Modeling ) ,1988 年后改称为Mathematical Contest in Modeling ,均缩写为MCM ,以后每年举办一次,它吸引了世界上许多国家和地区的大学生参加.自1989 年以来,我国学生还积极参加美国大学生数学建模竞赛,近年来我国参赛队数接近于其总数的三分之一,而且还取得了很好的成绩,充分展示出我国大学生的智慧和创造性. 我国的大学生数学建模竞赛是从1992 年开始的,由中国工业与应用数学学会举办.这一新生事物从一开始就受到广大师生的欢迎和各级教育部门的关心与重视.并从1994 年起改由教育部高教司和中国工业与应用数学学会联合举办,并成立了全国组委会来具体组织竞赛.在教育部的领导下参赛队数每年以约30 %的速度递增.越来越多的学生要求参赛,越来越多的教师和教育部门领导认识到这是一项培养具有高素质和创新能力人才的课外活动.大学生数学建模竞赛对于推动大学教育改革产生了积极的作用.