基于系统动力学的中国石油产量预测分析

况进行 了模拟分 析。通过预测分析 ， 认为 ｘ油 田在不断提高采收 率基 础上 ， 持适 当的总投资 增长和不断 降 保 低成本是油 田持续稳健发展 的必 要条件 ， 为决策 部门提供了科学依据 。 关键词 ： 勘探开发 ； 系统 动力学 ； ｅｓ 经济模 型 Ｖ ｎ ｍ； ｉ
中图法分 类号 ：Ｏ ２ ４ Ｆ ６ ． 文献标识码 ： Ａ
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５
曩计
型的建立 与政 策研
年之后 ， 每万 ｔ 探明地 质储量 的直接投资保持在
２ 元 以上 。ｘ油 田 １９ ２ ０ Ｏ万 ９ ５～ ０ ３年 的 采 收率 变
化很小 ， 基本维持在 ２ ． ％ ～ ８ ９ ８６ ２ ． ％之间， 但是 年采油量在 １９ １９ ９４～ ９７年间逐年降低 ， ３ ０ ． 从 ０ ０
根据系统动力学原理 ， 首先对石油勘探开发 总体结构和反馈机 制进行研究 ， 根据实际情况划
效、 科学管理和加强企业 文化建设等措施提高企
业的核心竞争能力 ， 增加收益 ， 但投资与采收率等 主要因素对石油勘探开发成果的影响还没有比较 系统 的量化分析 。笔者运用系统动力学的原理与 方法 ， 在对石油企系统 中变量的因果关系 确定变量的种类 ； 然后确定系统 中各反馈 回路之
间的耦合关系 ， 并将各子块耦合为一个复杂系统 ； 最后就是建立系统 中各变量的系统动力学方程 ， 初步估计有关参数 ， 利用 Ｖ ｎｉ ｅｓ ｍ软件构建计算机 仿真模型的流图。 参照以上思路 ， ｘ油 田的勘探开发系统动 将 力学模型流图组建如图 １ 所示 Ｊ 。其 中主要包 括的数据有勘探开发投资、 单位探 明储量成本投
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第２ 卷 第５ ８ 期
２０ 年 ５ ０６ 月

基于系统动力学的石油勘探开发投入产出规律研究鞠小玉;邢梓;刘清志【摘要】针对现阶段石油资源的约束性以及增储上产形势的紧迫需要，选取石油价格、采收率和每万t探明石油地质储量需直接投资3项不确定因素进行灵敏度分析，得出不同变量对投入产出指标的敏感性大小。

据此总结石油勘探开发投入产出规律，以便于企业在实际操作中科学合理的运用，保证油田投入产出的稳步发展。

%For the binding of petroleum resources at this stage and the urgent need of increasing reserves and production in this situation,the paper proposes the law of oil exploration and development based on input-output system dynamics studies. Select oil prices,recovery,and every ten thousand tons of proven oil reserves need to direct investment three uncertain factors to conduct the sensitivity analysis,we can analyze the different sensitivity of different variables on the input and output index. According to the results,we can summarize laws and conclusions of the input and output,which are facilitate for enterprises to use rationally and scientifically in practice,ensuring the steady development of input and output.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】6页(P2162-2167)【关键词】系统动力学;石油勘探;投入产出;规律【作者】鞠小玉;邢梓;刘清志【作者单位】中国石油大学华东经济管理学院，山东青岛 266580; 中国石油冀东油田分公司工程造价中心，河北唐山 064300;中国石油大学华东经济管理学院，山东青岛 266580;中国石油大学华东经济管理学院，山东青岛 266580【正文语种】中文【中图分类】F402在我国能源生产中，石油是工业的血液，是国民经济的命脉.但是，近几年来石油生产受资源约束及开采的逐渐深入，成本逐年递增，含水率上升，产量和经济效益下降.目前，全国各油田平均综合含水已达84.1%，其中，东部老油田综合含水已超过90%，但可采储量占全国的68.7%.最大限度利用那些深埋于地下的资源，合理权衡石油勘探开发的投入和产出，让其为人们的生产和生活带来最大的效益成为政府和其他相关工作者共同追求的目标［1］.油田企业勘探开发投入产出目标的核心是整体盈利能力、抗风险能力和综合竞争能力的集合，一个好的油田投入产出要求尽可能全面的考虑各种因素，油藏自身的渗流特性具有一定的规律，并且油气勘探开发活动的耗资巨大.例如，一口陆上探井的成本大都在百万或是千万水平，海上钻井成本则会达到更高，因此，如何利用有限的自然资源取得最大的勘探开发投资效益，减少油气勘探中不必要的损失，是提高油气勘探开发效益的关键步骤［2］.本文运用系统动力学的方法对投入产出变量进行关系整合，在因果与相互关系回路图和系统流图的基础上分析出各变量之间的影响关系，在软件中进行数值模拟，计算出相对误差后再进行灵敏度分析，找出影响投入产出指标的变量及影响程度，并从所构建的模型中总结出相关规律及关系.1.1 勘探开发因果关系回路图勘探过程直接获得的数据大多是石油储量［3］，例如，年新增探明石油地质储量、年新增可采储量等等，其中，年新增探明石油地质储量受每万t探明石油地质储量需直接投资的影响，将年新增探明石油地质储量逐年依次相加，可以得到累计探明石油地质储量的数值；同理，将年新增动用地质储量逐年依次相加，即得到累计动用地质储量，据此可以计算出未动用地质储量的数值，计算公式为累计探明石油地质储量减去累计动用地质储量［4］；采收率和采油速度为常量，可通过实地调研取得，并据此计算出年采出量.与勘探子块不同的是，开发子块中主要涉及与投资相关的变量.其中，储采平衡率、自然递减率、综合递减率、石油价格和销售百分比会动态影响石油的年产量和年产能；通过收入与成本的差值可以计算出利润，利润会导致开发直接投资比例的变化，进而影响勘探直接投资和总投资，由此可得出勘探开发系统因果关系回路图（图1）.1.2 勘探开发系统流图绘制出因果与相互关系回路图后，将各变量的种类和性质进行分类，利用Vensim 软件绘制出勘探开发投入产出的系统流图（图2），在流图中涉及单位不一致的情况，利用单位转换将其统一，数值均设为1［5］.1.3 规律模型的构建为验证本研究建立的基于系统动力学石油勘探开发投入产出规律研究的有效性，使用我国东部某油田的勘探开发数据进行规律分析.根据收集的数据筛选整理出某油田2003—2012年投入产出指标数据，并对原始数据进行必要的预处理（表1）.本文所确立的系统常量为采收率、自然递减率和综合递减率以及销售百分比；系统变量为年油产量、储采平衡率以及开发直接投资比例.由系统流图中各个变量之间的关系以及系统变量的确定，可得出整个勘探开发投入产出系统的动力学方程［6］.1）年新增探明石油地质储量（万t）=勘探直接投资/每万t探明石油地质储量需直接投资.2）累计探明石油地质储量（万t）=INTEG｛年新增探明石油地质储量×单位转换1，45 016｝.3）年新增动用地质储量（万t）=年新增探明地质储量.4）累计动用地质储量（万t）=INTEG｛年新增动用地质储量×单位转换2，1920｝.5）未动用地质储量（万t）=累计探明石油地质储量-累计动用地质储量.6）年新增可采储量（万t）=采收率×年新增动用地质储量.7）剩余可采储量（万t）=INTEG｛年新增可采储量-年采出量，2145｝.8）年采出量（万t）=采油速率×累计探明地质储量.9）年油产能（万t）=INTEG｛年新增油产能-年油产能递减，327｝.10）年油产能递减（万t）=年油产能×自然递减率.11）年油产量（万t）=（0.55×年油产能+1.78×剩余可采储量+85.29）×（1-综合递减率）.12）储采平衡率（%）=年新增可采储量/年油产量×单位转换3.13）成本（万元）=单位成本×年油产量.14）收入（万元）=石油价格×年油产量×销售百分比×单位转换4.15）利润（万元）=收入-成本.16）开发直接投资比例=0.15×储采平衡率-2.42E-05×利润×单位转换5+83.68. 17）总投资（万元）=WITH LOOK UP（未动用地质储量×单位转换6，（［（40 000，40 000）-（150 000，150 000）］，（50 764.5，69 429.8），（58 165.1，74 254.4），（65 229.4，78 596.5），（73 639.1，86 315.8），（81 039.8，95 482.5），（89 113.1，101 754），（96 513.8，110 921），（103 914，118 158），（107 615，127 807），（116 361，135 044），（121 743，139 868）））.18）勘探直接投资（万元）=总投资×（1-开发直接投资比例）.19）开发直接投资（万元）=总投资-勘探直接投资.20）每万t探明石油地质储量需直接投资（万元）=12 000.21）采收率（%）=40.4.22）采油速率（%）=0.42.23）自然递减率（%）=14.81.24）综合递减率（%）=7.03.25）单位成本（万元/万t）=800.26）石油价格（万元/万t）=6348.27）销售百分比（%）=98.上述公式中的单位转换数值均取1，将上述方程运用到Vensim软件中，即可计算出相关投入产出指标的模拟值.2.1 模拟结果分析在进行进一步的数据分析之前，先对模型进行一个直观上的结构检验.由于本文的数据是采用实地调研方法得到，因此，具有较高的准确性，同时参考了多种相关文献和论文，故模型在结构上是有效的.模型结构有效性检验完成之后，就可以将上述变量的计算公式和系统动力学方程代入Vensim软件中运行，时间单位为年，步长为1，可得到10年内各模拟数据的数值.选取累计探明石油地质储量、年油产量和总投资3项为投入产出的代表指标，模拟结果如图3～图5所示.由上述3项指标的结果可知，相对误差都控制在15%之内，对于石油系统来说运行结果较为理想.由以上散点图可看出，各变量的实际值与模拟值的趋势基本一致，模拟值能够较好地反映出实际数值的变化情况.另外，累计探明石油地质储量、年油产量和总投资3项分别为油田投入产出中较为重要的指标，可以大致表示出勘探开发过程的产量情况和经济投资情况.因此，模拟结果也具有代表性.由此可知，系统动力学模型对于某油田的投入产出描述情况较好，能够用于该油田勘探开发投入产出规律的研究，可以进一步进行灵敏度分析.2.2 灵敏度分析系统动力学模型对于投入产出指标的模拟度较高，为更好地分析不同变量对投入产出的影响程度及敏感性大小，我们选取系统流图中的3个外部变量来对投入产出指标进行灵敏度分析，即石油价格、采收率和每万t探明石油地质储量需直接投资.以2012年为时间点，在-6%至6%的范围内以2个单位变化，分别分析各灵敏度因素对系统的影响.1）石油价格的灵敏度分析.石油价格的变化分别导致年新增探明石油地质储量、年油产量及利润不同程度上的改变（图6）.由图6可以看出，年新增探明石油地质储量、年油产量和利润都随着石油价格的升高而上升，且利润的变化幅度在三者之中最大，即敏感性较高，而年新增探明石油地质储量和年油产量相比而言变化趋势较小.产生这种结果的原因较为明显，提高石油价格最直接的影响会使得油田的收入增加，在成本变动不大的情况下，利润会有显著的升高；而年新增探明石油地质储量和年油产量都直接与勘探过程相关，受自然因素影响较大，与石油价格的起伏关系相对较弱一些.因此，虽然三者与石油价格都是正反馈关系，但石油价格对于利润来说是敏感性较大的因素.2）采收率的灵敏度分析.采收率的变化分别导致年新增探明石油地质储量、年油产量及利润不同程度上的改变（图7）.图7 中显示，采收率的变化与年油产量和利润是正相关关系，且变动幅度基本一致，而与年新增探明石油地质储量呈现负反馈关系.产生这种变化趋势的原因在于采收率的变化是与年油产量的变化直接相关，当采收率上升时，说明石油的采出程度增加，年油产量自然会随之上升，因此，变化趋势相同；产量上升也会导致收入的增加，从而提高利润.但是，年新增探明石油地质储量则不同，由于年新增探明石油地质储量等于勘探直接投资除以每万t探明石油地质储量需直接投资，而采收率的升高会使得开发阶段投入更多的资金，开发直接投资比例也会上升，这就必然导致勘探直接投资的下降，也就会使得年新增探明石油地质储量有所下降，因此，二者呈现相反的变化趋势.3）每万t探明石油地质储量需直接投资灵敏度分析.每万t探明石油地质储量需直接投资的变化分别导致年新增探明石油地质储量、年油产量及利润不同程度上的改变（图8）.由图8可看出，年新增探明石油地质储量等3项投入产出指标都随着每万t探明石油地质储量需直接投资的增加而减少，即三者与每万t探明石油地质储量需直接投资为负反馈关系.由于年新增探明石油地质储量等于勘探直接投资除以每万t探明石油地质储量需直接投资，因此，年新增探明石油地质储量与每万t探明石油地质储量需直接投资是负因果关系，且是直接关系，因此，变化趋势相较其他两项指标而言更大.由上述因果与相互关系回路图可看出，包含年新增探明石油地质储量与年油产量的反馈回路中，二者呈现正相关关系.因此，年油产量与年新增探明石油地质储量变化趋势也应该是一致的，他们会随着每万t探明石油地质储量需直接投资的增加而减少；由于年油产量增加会导致收入增加，因此，利润也会增加，利润与每万t探明石油地质储量需直接投资变化方向相反.2.3 投入产出规律分析首先，对年新增探明石油地质储量这一指标来说，石油价格的上升会导致其储量上升，而采收率和每万t探明石油地质储量需直接投资的上升会导致其下降.由此可得出，若想要提高年新增探明石油地质储量，可以降低采收率，减少开采出的石油数量，从而保证储量的升高，同时，应减少直接投资的数目，使得探明地质储量增加.其次，对于年油产量这一产出指标来说，石油价格、采收率都是与年油产量有正反馈关系的敏感因素，而每万t探明石油地质储量需直接投资与其变化趋势相反.因此，若要提高年油产量，石油企业应注重提高采收率，降低每万t探明石油地质储量需直接投资，加大开采的规模和程度，同时减少勘探部分的投资，提升开发直接投资比例，使年油产量随之升高.最后，对于利润这一经济指标而言，事实上它是企业一直致力于研究的目标.由上述分析结果可得出，石油价格会较大程度上影响企业利润，油价的攀升会大大增加石油系统的整体利润，而采收率虽然与利润也呈正相关关系，但敏感程度与油价相比较弱，每万t探明石油地质储量需直接投资则与利润的变化趋势相反.因此，企业想要获得最大利益，可以采取提升石油价格、提高采收率、降低每万t探明石油地质储量需直接投资的措施.由于石油价格难以控制，企业无法直接改变，因此，应更多地考虑其他两个因素.采收率的提高会导致产量的提高，能够直接影响利润，促使其增加；降低每万t探明石油地质储量需直接投资相当于降低了勘探的成本，由于利润为收入与成本之差，因此，也会使利润提高.文章选取投入产出中产量和效益的代表指标进行灵敏度分析，来寻找3个外部变量对于投入产出代表性指标的影响程度.研究认为，年新增探明石油地质储量与石油价格的变化趋势一致，而与采收率和每万t探明石油地质储量需直接投资的变化趋势相反；年油产量和利润都与石油价格和采收率的变化方向一致，与每万t探明石油地质储量需直接投资的变化方向相反，但石油价格对利润的敏感性更大.除此之外，结合灵敏度分析的结果，可以总结出相关的结论与规律，即在油田的具体运营中，仍然要以勘探开发为主，重点是陆上新油田和海上石油项目，挖掘潜力，增加产量.同时，要增大总投资，并努力提高采收率，增加开发程度.但为了实现油田的可持续发展，也要保持适当的勘探开发比例，减少成本和支出，降低每万t探明石油地质储量需直接的投资，始终把提升利润作为企业目标，合理安排勘探开发工作.【相关文献】［1］白方涛.胜利油田有限公司发展战略研究［D］.青岛：中国海洋大学，2006.［2］张在旭，王只坤，候风华，等.石油勘探开发可持续发展SD模型的建立与应用［J］.工业工程，2002，5（2）：1-6.［3］张立伟，杨宪一.油气勘探开发投资比例与储量接替率关系探讨［J］.资源与产业，2009，11（3）：74-78.［4］张正卿，曲海潮，倪红.关于石油储采比、储采平衡率的研究［J］.石油勘探与开发，2000，27（3）：53-54.［5］刘清志，鞠小玉.油藏经营单元投入产出管理信息系统设计［J］.河南科学，2013，31（10）：1748-1751.［6］殷爱贞，夏宇.油气勘探项目优选指标体系研究［J］.河南科学，2013，31（10）：1759-1763.。

油井产能预测模型研究及应用油井产能预测模型研究及应用摘要：随着油井钻探技术的发展，油井产能预测对于油田的开发和管理具有重要意义。

本论文旨在研究油井产能预测模型，并将其应用于实际油田开发中。

首先，论文对油井产能预测模型的时间序列分析方法进行介绍，包括ARIMA、GARCH和VAR模型。

然后，论文介绍了基于机器学习的非线性回归模型，包括支持向量机、神经网络和随机森林等。

接下来，论文提出了一种综合多种模型的油井产能预测方法，并通过实际数据进行验证。

最后，论文对油井产能预测模型的应用进行了讨论，包括油田开发和生产管理等方面。

研究结果表明，油井产能预测模型具有较高的准确性和可靠性，可以为油田开发和管理提供有价值的参考。

关键词：油井产能预测；时间序列分析；机器学习；油田开发；生产管理1 引言随着全球对能源需求的不断增长，油田的开发和管理越来越受到重视。

而油井产能的预测是油田开发和管理的一个关键问题，对于确定合理的开采方案和提高生产效率具有重要意义。

因此，研究油井产能预测模型，并将其应用于实际油田开发中，对于提高油井产能的预测准确性和可靠性具有重要意义。

2 油井产能预测模型的时间序列分析方法时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，其基本思想是将时间序列数据看作是时间的函数，通过对时间序列的观察和统计分析，预测未来的时间序列。

在油井产能预测中，常用的时间序列分析模型包括ARIMA、GARCH和VAR模型等。

2.1 ARIMA模型ARIMA模型是一种基于自相关和移动平均的时间序列预测模型。

其主要思想是通过对时间序列的自相关和移动平均的分析，建立ARIMA模型，并进行未来时间序列的预测。

ARIMA模型通过递归算法不断地调整模型的参数，使得模型的残差最小化，从而得到最佳的预测结果。

2.2 GARCH模型GARCH模型是一种用来分析时间序列波动的模型，其主要思想是通过自回归和移动平均的方法，建立波动序列的模型，并进行未来波动的预测。

（ 南京 航空航 天 大学经 济与 管理学 院 ， 京 ２ ０ ０ ） 南 １０ ６
（ ｏｌｇ ｆ ｃｎ ｍｉｓ＆ Ｍａ ａｅ ｎ， ａｊ ｇＵ ｉ ｒｉ ｆ ｒｎｕｉｓ＆ Ａ ｔ ｎ ｕｉｓＮ ｎｉｇ２ ０ ０ ， ｈｎ ） Ｃ ｌ ｅｏ ｏｏ ｃ ｅ Ｅ ｎ ｇｍｅ ｔＮ ｎｉ ｎｖ ｓ ｙｏ ｏ ａ ｔ ｎ ｅ ｔ Ａｅ ｃ ｓｒ ａ ｔ ， ａ ｊ １０ ６ Ｃ ｉａ ｏ ｃ ｎ
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价值 工程
基 于 系统动力学的石油价格分析
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０ 引言
石 油 工 业 与 其 它 的任 何 资源 密集 型 行 业 一 样 都 有着 长 期 的供 应交货时间， 这使得其价格具有不稳定性＿ 并且 由于它不是一般 的 Ｉ ｊ 。 商品， 是重要 的战 略物资 ， 一种特殊 的商品。因此对于 国际石油价 格， 影响因素很多 ， 虽然供需关系是基本 的决定因素 ， 但在很大程度 上 受 国 际经 济 、 治 、 交和 军 事 的影 响 ， 有 国 际上 巨额 游 资 的投 政 外 还 机炒作， 对其影响也非常大 ， 这些除供需关系以外的影响因素， 往往 左右着短期 的石油价格Ｉ Ｉ 。石油价格波动带来了不确定性 因此也导 致 了石油进 口国和出 口国的经济波动。 价格 的上涨导致增加 了石油 消费国的通 货膨胀和 随后 的经济衰退 ， 随着 石油价格呈 负相关的经 济活动［ ３ １ 。最近， 达万和杰斯卡观察到 ， １７ 从 ９ ３年以来 ， 每一个经济 衰退之前 ， 石油价格都会上涨１ 在过 去的 ３ ４ １ 。 ０年里 ， 价的过 山车式 油 的 尖锐 波 动 十 分 明显 。而大 量 依 靠 石油 进 口使 得 中 国 易 受 国际 油 价 波 动 的影 响 ， 尤其 是 经 济 增长 主要 动 力 的能 源 密 集 型 行 业 。 中 东 是 图 １ 石 油价 格 Ｓ 模 型 的 因 果关 系图 Ｄ 我国进 口石油的首选之地 ， 但是这部分地 区政治局面动 荡 ， 能使 可 石油 需求增 加 ， 最终 导致石 我国成 为国际石油资本操纵下国际油价 大幅波动和居高 不下 的最 利于节 能及寻 找替代能源的技术研发 ， 主要的受害者。据分析 ， 由于石油工业 处于 国民经济整个产业链的 油价格的进一步上涨 ， 此循环表现 为增强型回路。③ 石油需求—— 上游， 因石油供应不足所引起 的国民经济损 失约为能源本身价值 的 供 求差额 增长率—— 石油库存——石油供 给——石油 需求构成一 供 促使企业降低 石油库存 ， ２ 一 Ｏ倍 ； Ｏ６ 而油价每上涨 １美元 ， 整个国家工业 的生产就会有 ７美 反馈环。当石油需求增加， 求差额扩 大， 元 的价 格 泡 沫 ， 容 易 引 发推 动 型 通 货 膨 胀 甚 至 “ 胀 ”１ 因此 ， 很 滞 ［ ５ 。 对 增 加 市 场 的石 油 供 给 ， 终 抑 制 了 石油 需 求 的增 加 。 此 循 环 表 现 为 最 于石油价格问题 的研究具有重要的实际意义。 鉴于石油价格受到诸 平衡型 回路。④石油价格—— 石油供 给—— 生产 成本——石油 价 多不确定性因素的影 响， 本文拟采用系统动力学方法 ， 从系统、 动态 格。当石油价格上调 ， 刺激石油生产 国进一步增加石油供 给量 ， 使得 单位生产成本降低 ， 进而抑制 了石油价格 的上升。此循环表现为平 的角度研究石油价格 系统的动 力学特性。 衡型回路。未构成反馈回路 的因素均是影响石油价格 的主要 因素 ， １ 石油价格系统动力学模型 其中油 １１石油价格的因果反馈关系模 型 影 响石油价格 的因素是 多 它们通过影 响主要反馈 回路上的 因素对石油价格产 生影响。 ． 半年来 ， 黄金投资需求增强， 面 的。 除与一般 的普通商品一样 ， 在市场 中受到供 需影 响外 ， 由于它 价 走势一 向受到大宗商 品市场的影响 ， 的特 殊 性 ， 将 受 到 政 治 事 件 与 突 发 事件 、 油 国与 消 费 国 之 间 的 金价 震荡 上 扬 ， 油 价 形成 了一 定 的协 同趋 势 。 还 产 与 博 弈、 Ｐ Ｃ和 非 Ｏ Ｅ ＯＥ Ｐ Ｃ产油国家的影响、 世界石油的储量、 生产成 １２石 油价 格 的 系统 流 图 ＿ ｆ 本 以及投机势力和折现率 的影响 。现将石油价格 系统 因果图简单 分析如图 １ 示。 所 ① 国际 石 油 价 格 的波 动 动 力主 要 取 决 于 供 给 和 需 求 ，石 油 供 给—— 石油 需求—— 石油价格——石油供 给构成 了影响 石油价 格 ０ ： 一 Ｑ 、 ／ 、 ／ ＇ 的主要反馈环。 当石油供给增加 ， 供大于求 时， 石油 价格 降低 ， 石油 … ？ ０ … —ａ － ｔｃｉ ＂ ｕｏ ｓ ￣ｔ － ｐ ｔ＂ ０ ≮ ～ ｅ ， 供给相应的下调 ， 表现为平衡型回路。② 石油价格——石油相关行 一 ０ 业— — 世 界 经 济 的 发 展— — 科 技 的发 展— — 节 能 （ 替代 能 源 ） — — 石油需求——石油价格构成另一反馈环。当石油价格上调 ， 影响到 石 油相 关行 业 及 世界 经 济 的发 展 ，从 而减 少 了 科研 投 入 的 资金 ， 不

从图４中可以看出：剩余石油可采储量和剩余可采储量采油速度是控制年石油产量的两个重要指标，两
者乘积为年石油产量；剩余可采储量采油速度则受可采储量采出程度影响，随着可采储量采出程度的逐渐提 高，剩余可采储量采油速度则越来越快．
根据系统动力学原理，结合上面的因果关系图，本文建立了中国石油产量预测的系统动力学流图，见图５ 所示．
（１．中国石油大学（北京）工商管理学院，北京１０２２４９；２．中海石油研究中心，北京１０００２７）
摘要根据系统动力学基本原理构建了中国石油产量预测的系统动力学模型，确定了剩余可采储 量、采油速度等模型变量参数．预测结果显示：中国最终可采储量在１２３—１４３亿吨之间、平均值为 １３４亿吨，中国石油产量已经进入高峰平台期，将在２０１５年左右迎来产量最高峰，峰值产量在１．９２ 亿吨左右，未来石油储采比仍将缓慢下降，并将在２０４２年首次降到ｉ０年以下． 关键词石油最终可采储量；石油产量；预测；系统动力学
万方数据
２１０
系统工程理论与实践
第３０卷
型，利用反馈、调节和控制原理进一步设计反映系统行为的反馈回路，最终建立系统动力学模型，并借助计算 机对此模型进行模拟实验【５－６１． ４．２中国石油产量预测的系统动力学建模
４．２．１中国石油产量预测的系统分析及流图
经过整理和分析中国历年来实际的石油勘探开发数据，本文建立了中国石油产量预测的系统动力学因果 关系图，主要变母有年新增石油可采储量、累计石油可采储鼍、累计剩余石油可采储量、累计产量、采出程 度、剩余可采储量采油速度、年石油产量和储采比等１３个变量，因果关系如图４所示．
ｋ导＝ａ＋，０１９ｔ ‘Ｐ
通过回归分析，可以得到Ｏｔ和ｐ，从而根据式（１０）可以得到
Ｂ＝一（ｐ＋１）

故障与安全DOI ：10.3969/j.issn.1001-2206.2023.05.005基于DEMATEL-SD 模型的油气站场系统风险评价和动态分析贾伟杰1，张伟江2，南婧怡3，王丹丹3，王婷婷2，梁昌晶31.中国石油华北油田分公司第四采油厂，河北廊坊0650002.中国石油华北油田分公司第五采油厂，河北辛集0523603.中国石油华北油田公司第一采油厂，河北任丘062552摘要：为降低油气站场的风险水平，基于事故致因机理，从设备、管理、人员、环境等方面进行风险要素分析，选择暴露度、脆弱度和适应力作为衡量站场风险水平的指标，建立油气站场系统动力学模型，通过DEMATEL 模型构建SD 方程和参数，并考虑不同子系统安全投入对站场风险的影响。

结果表明，安全监督管理和维护维修情况对站场风险水平的影响较大；安全监督管理、人口密度、站场安全水平的原因度较大，这些因素会影响其他因素；工艺设备、通信设备和消防设备的原因度较小，这些因素易受其他因素影响；在无安全投入时，站场系统的暴露度、脆弱度和适应力均有所升高，站场风险增大；设备系统、设备和管理系统、人员系统分别对暴露度、脆弱度和适应力的影响更大。

关键词：油气站场；风险评价；动态；暴露度；脆弱度；适应力Risk assessment and dynamic analysis of oil and gas station system based on DEMATEL-SD modelJIA Weijie 1,ZHANG Weijiang 2,NAN Jingyi 3,WANG Dandan 3,WANG Tingting 2,LIANG Changjing 31.No.4Oil Production Plant of North China Oilfield Branch,Langfang 065000,China 2.No.5Oil Production Plant of North China Oilfield Branch,Xinji 052360,China 3.No.1Oil Production Plant of North China Oilfield Branch,Renqiu 062552,ChinaAbstract：In order to reduce the risk level of oil and gas stations,based on the accident cause mechanism,risk factors are analyzed from the aspects of equipment,management,personnel,and environment,and exposure,vulnerability,and adaptability are selected as indicators to measure the risk level of the station.The system dynamics model of oil and gas stations is established.SD equations and parameters are constructed by DEMATEL model.The effects of different subsystem inputs on station risk are considered.The results show that safety supervision and management,as well as maintenance,have a great influence on the risk level of the station.Safety supervision and management,population density,and safety level of stations are the main factors,and these factors will affect other factors.The process equipment,communication equipment,and fire equipment are secondary factors and are easily affected by other factors.When there is no safety input,the exposure,vulnerability,and adaptability of the station system all increase,and the risk of the station increases.Equipment systems,equipment and management systems,and personnel systems have a greater impact on exposure,vulnerability,and adaptability,respectively.Keywords：oil and gas station;risk assessment;dynamic;exposure;vulnerability;adaptability随着我国经济的发展，油气管道的建设迎来了高峰期，预计至2025年底，原油、成品油和天然气管道的里程将分别达到3.7×104、4×104、16.3×104km [1]。

“十一五”期间石油供需趋势预测一、“十一五”时期石油生产情况预测近几年，我国加大了对石油勘探、开发及开采的投资和支持力度，促使“十一五”时期原油生产增速加快。

估计“十一五”时期我国原油产量继续保持快于世界平均增长水平和高于“十五”平均发展速度的总体趋势。

通过对1990—2005年的石油生产（PP）与国内生产总值（GDP）统计数据测算，石油生产与GDP呈高度相关，相关系数0.981，回归方程是：PP＝0.0263×GDP十13505拟合优度B2＝0.964据此测算并经过经验调整的“十一五时期各年原油产量分别为18450万吨、18900万吨、19370万吨、19860万吨，年均增长2.4％，比“十五”时期平均增速提高0.3个百分点。

表1 测算的2006-2010年原油产量 单位：万吨二、“十一五”时期石油需求预测石油需求预测分三步进行，首先利用石油消费（PC）与GDP的相关性分析得出第一步的结果；然后按照“十一五”规划中提出的降低能源耗的要求，进而得出第二个预测结果并与前一个结果进行对比；第三综合分析各种因素对石油消费起抑制或加强的作用，对数据进行调整，得出最后的预测结果。

1、根据GDP测算的“十一五”时期石油需求量通过1990—2005年石油消费（PC）与GDP的统计数据测算石油消费与GDP呈高度相关，相关系数0.989，回归方程是：PC＝0.1167×GDP十9909.1拟合优度B2＝0.979表2是根据回归方程得出的“十一五”期间各年石油消费量，石油消费年均增长率为5.05％。

根据经验判断这个增长速度有些偏高。

表2 根据GDP测算的2006—2010年石油消费量 单位：万吨2、按照“十一五”规划中提出的单位产位能源消耗降低20％目标测算的石油消费量根据“单位产值能源消耗降低20％”目标，测算“十一五”期间单位产值的石油消耗为年均下降5.43％。

由此算出的各年石油消费量（见表3），石油消费年均增长率为2.6％。

构造石油工业可持续 发展运行 框架 的基本 出发点 是
对石油工业内部系统及相关的外部系统进行分析、了解
与管理 。关于石 油工业可 持续发 展问题 ，通过 研究可 以 确定该模型 由三个 大 的部分 构成 ，即社会 经济 子 系统 、 石油工业 自身子系统 、环境资源子系统 ，如 图 １ 所示 ：
石油工 业 子 系统
２ 石 油工 业可持 续发 展框 架
社 会 经济子 系统
社经的展 ｌ 会济发
Ｉ
满足对石油产品的需要
对油品需产 Ｉ 石产的求生
Ｉ
石产短 油品缺
Ｉ
Ｉ
基础设施的投入
石 工 巷 增加 Ｉ 油 业
提供产品需求
图 １ 石油工业可持续发展 的框 架图
２１ 石油工业与社会经济子 系统 ． 社会经济的发展拉动 对石油制 品的需求 ，经济发展 的水平决定 了对石油产品需求总量的大小及其需求结构。
因此 ， 经济发展是石 油工业 发展 的原 动力 。社 会 经济 发 展的作用 是双 向的 ：一 方面 不可 避 免地 带来 资 源 消耗 、
环境污染 ；另一方面 也为 自然资 源的再生 、环境 的改 造
收稿 日期 ：２０＿ ０ ６ ｌ ８ 基金项 目：黑龙江省软科学攻关项 目 （ 目编号：ｃ ｏｍｏ） 并受国家人事部 留学人员科技活动择 优资助项 目 （ 项 ， ２ １。 ｚ 重点类 ）资助
一
ｌｌ — ｌ
维普资讯
第２卷 第５ ５ 期
２６ 月 Ｏ 年５ Ｏ
２３ 石油工业子 系统 ．
社
石油工业是社会经济生产过程中必不可少的一部分，
一
济
旦发展滞后 。就不 能满足经 济发展 的需要 ，甚 至阻碍

石油储量预测模型的建立
模型原理：基于地质统计学和数学模型 模型输入：包括地质、地球物理、地球化学等数据 模型输出：预测的石油储量 模型验证：通过历史数据和实际生产数据进行验证和调整
石油储量预测模型的应用
石油公司：用于制定开采计划，优 化资源配置
投资机构：用于评估投资风险，制 定投资策略
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政府机构：用于制定能源政策，保 障国家能源安全
研究机构：用于研究石油市场趋势， 为决策提供依据
石油产量预测模 型研究
石油产量预测模型的原理
基于历史数据 的时间序列分
析
考虑影响石油 产量的多种因 素，如油价、 政策、技术等
使用统计方法 建立预测模型， 如回归分析、 时间序列分析
等
对模型进行验 证和调整，以 提高预测准确
基于机器学习的方法：利用机器学习算法，如神 经网络、支持向量机等，建立储量预测模型
基于贝叶斯网络的方法：利用贝叶斯网 络理论，建立储量预测模型
基于模糊逻辑的方法：利用模糊逻辑理 论，建立储量预测模型
基于专家系统的方法：利用专家系统的 理论，建立储量预测模型
基于灰色系统的方法：利用灰色系统理 论，建立储量预测模型
石油储量与产量预测模 型研究
汇报人：
目录
石油储量与产量预测 模型概述
01
石油储量预测模型研 究
02
石油产量预测模型研 究
03
石油储量与产量预测 模型比较分析
04
石油储量与产量预测 模型应用案例分析
05
结论与展望
06
石油储量与产量 预测模型概述
石油储量与产量预测模型的定义

我国天然气消费的系统动力学预测与分析2011-3-17李君臣董秀成高建摘要：天然气消费的影响因素众多，而以前的预测模型大多只考虑到两三个影响因素，预测结果难以达到准确。

在总结前人研究成果的基础上，建立了我国天然气消费预测的系统动力学模型。

该模型则对天然气消费进行了行业划分，综合考虑了各行业天然气消费的相关影响因素，从而能够进行更有效的预测。

预测结果显示，我国未来天然气消费量将迅速增长，2020年达到1830.0×108m3，2030年达到3027.4×108m3；并且消费结构也将发生巨大变化，主要体现为化工用气、工业燃料用气比例下降，发电用气、第三产业用气比例上升，而居民生活用气比例先升后降。

基于此，对我国未来天然气工业的政策提出了建议：加强天然气资源的勘探开发、加快天然气基础设施建设、加快天然气技术创新步伐等。

关键词：天然气消费；化工用气；发电用气；工业燃料用气；第三产业用气；居民生活用气；系统动力学1 预测模型构建天然气消费是一个复杂的非线性系统，影响因素众多。

目前大多数以计量模型为基础的预测方法只能考虑到两到三方面的影响因素[1～6]。

为了能够更准确地预测我国天然气消费量，本文采取系统动力学的方法，利用能够考虑多因素的Vens im系统动力学软件进行建模预测。

在构建天然气消费预测模型时，从国民经济的产业结构入手，将天然气消费系统分为第一产业天然气消费量、第二产业天然气消费量、第三产业天然气消费量以及居民生活天然气消费量4个子系统。

同时，考虑到整个社会的经济发展水平以及人口数量对天然气消费量的直接影响，将GD P和全国人口数量作为预测我国天然气消费量的重要因素。

我国天然气消费的系统动力学预测模型如图1所示。

2 基于模型的预测2.1 天然气消费现状2003年以来，我国的天然气消费年增长率都维持在15%以上，远高于以前6. 4%的平均水平。

从年增长率的趋势来看，我国天然气消费仍将快速增长。

Value Engineering0引言2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会上提出中国碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。

实现碳中和其中最重要的方式是深化能源体制改革。

天然气的替代将对碳中和的实现起到重要作用。

有学者提出，我国的天然气需求将保持稳定快速增长[1]。

而能源系统是动态复杂的，系统内各因素互相制衡影响，因此使用科学合理的方法对其进行预测是较为困难的。

1文献综述国内外学者最初对于天然气需求预测一般是通过数学模型展开。

早期利用传统的计量模型[1-6]对其进行预测，采用logit 函数回归[2]，自回归模型[3]和非线性模型[4]等方法。

近年来，人工智能在天然气需求预测方面快速发展[7-12]，很多学者尝试将多种方法混合使用，以克服单一方法的弊端。

焦文玲通过时间序列模型预测了各时期我国的天然气需求量[5]。

Smith ，Husein ，Leonard 通过BP 神经网络的构建预测了英国的天然气需求[7]。

张明涛分别用BP 神经网络模型和灰色预测模型对我国天然气的供需进行预测[9]。

随着系统工程理论的发展，学者开始以系统的视角研究此问题。

Naill RF 首先运用系统动力学模型分析美国天然气价格机制[13]；Li J,Dong X 等建立了天然气供需系统模型预测了美国和中国未来的天然气供需量[14]。

国内学者将系统动力学的基本原理和方法运用于能源供需预测领域并取得可观成果[15-21]。

李君臣、董秀成等综合考虑各行业天然气消费的影响因素，对我国未来天然气消费量进行了预测[15]；李连德运用系统动力学模型预测了各能源的供需情况，并进行了总量分析和情景分析[16]。

2模型构建2.1模型结构分析本文以天然气需求系统为主要研究对象，考虑能耗强度、经济规模、人口规模3个因素对天然气消费的影响。

①能耗强度。

能耗强度是指单位生产值能源消耗量。

同样经济增长的情况下如果能源消耗强度降低，则能源消耗量将减少，碳排放总量也将随之减少。

基于系统动力学的宁煤集团煤炭开发能力分析和预测近年来，煤炭产业一直是中国国民经济的重要支柱之一。

然而，随着环保政策的推行，煤炭行业面临着空前的压力。

因此，对煤炭企业的开发能力进行分析和预测，尤为重要。

本文采用系统动力学方法，以宁煤集团为例，分析其煤炭开发能力，并进行预测和套利。

宁煤集团是全国排名前列的大型煤炭企业，旗下拥有多个工矿企业。

本文所选取的是宁煤集团旗下的某个煤炭企业，以其煤炭开发能力为研究对象。

我们建立了一组基于系统动力学的模型，包括人才战略模型、技术创新模型、市场模型、环保模型等，对企业未来的发展趋势进行预测，以及对其进行套利实践。

一、宁煤集团煤炭开发能力的分析1.1 人才战略模型人才战略模型以煤炭企业的人才资源作为研究对象，分析人才引进、培养和留用的成本与效益，以及员工满意度、团队合作等因素对企业发展的影响。

我们通过各种数据源，获取了该企业人才资源的情况，尤其是员工离职率、新员工招聘效率、优秀员工培养等指标。

同时，我们还建立了人才流失、人才引进和员工满意度的反馈机制，以动态地反映人才战略对企业的影响。

通过建立人才战略模型，我们发现该企业员工离职率较高，新员工招聘效率较低，优秀员工培养不足，导致人才流失率较高。

因此，该企业需要加强人才引进和培养，提高员工满意度和团队合作，以降低人才流失率和提高企业发展能力。

1.2 技术创新模型技术创新模型以关键技术攻关、新产品开发等方面，分析技术创新对企业发展的影响。

我们建立了技术创新投入、技术创新成果、客户反馈等指标，并建立了反馈机制，以动态地反映技术创新对企业的影响。

通过建立技术创新模型，我们发现该企业对技术创新的投入较少，技术创新成果不明显，难以满足市场需求。

因此，该企业需要增加技术创新投入，加快技术攻关和新产品开发，提高客户反馈和产品质量，以增强企业的竞争能力。

1.3 市场模型市场模型以企业对外销售和渠道建设等方面，展开对市场营销策略的分析。

油气田产量预测的新模型
油气田产量预测的新模型
近年来，油气田产量预测技术在经济学和计算机科学领域内备受关注，
然而在传统的预测模型中，没有考虑到油气勘探行业中繁杂的物理过程，因此，模型无法有效地反映勘探市场现状。

为了解决这一问题，研究人员开发
出了一种基于随机森林的新型油气田产量预测模型。

该模型首先使用机器学习方法中的随机森林技术，在预先收集的数据集
中学习和构建预测模型，并利用这些模型进行油气田产量预测。

通过对实时
数据进行处理，克服分析模型所面临的非线性物理过程，而随机森林算法也
可以处理不同技术参数对结果的影响。

此外，该模型还具有良好的可解释性，可以有效地反映油气田的模型，以及由此形成的产量特征的不同变化趋势。

随机森林法的优势之一在于可以有效表示模型变量之间的复杂性。

它可
以实现在传统模型中由于参数建模不可避免而形成的误差，从而在任何情况
下都可以提供较高精度的预测结果。

因此，该模型已成功应用到工业领域，
大大提高了油气田产量预测准确性，为行业带来了巨大的经济效益。

综上所述，随机森林技术是一种新型油气田产量预测模型，克服了传统
模型无法处理复杂物理过程的缺点，computational能有效地反映油气田产
量特征。

它具有准确性高，可解释性强等优点，已取得良好的应用效果，为
油气行业的发展做出了贡献。

原油库存
库存变化对原油价格有直接的影响 。
04
原油价格波动分析
原油价格波动受多种因素影响，包括市 场供需、地缘政治、宏观经济等。
价格波动可能由市场情绪、投机行为等因素 引起。
长期来看，原油价格呈现上涨趋势 ，但短期波动较大。
CHAPTER 03
基于机器学习的原油价格预 测模型构建
机器学习算法选择
01
原油作为全球最重要的能源之一，其价格波动对全球
经济和政治形势具有重要影响。
02
近年来，由于多种因素影响，原油价格波动变得更加
复杂和难以预测。
03
因此，开展对原油价格波动分析及预测的研究具有重
要的现实意义。
研究内容与方法
01 02 03 04
本研究将采用机器学习的方法，对原油价格时间序列波动进行分析和 预测。
数据预处理与特征工程
数据清洗
去除缺失值、异常值和重复值，以减小对模型训 练和预测结果的影响。
特征编码
将定性特征转换为定量特征，如使用one-hot编 码表示分类特征，或将文本特征转换为数值特征 ，如使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法。
特征选择
选择与原油价格密切相关的特征，如原油产量、 需求量、库存量、国际政治事件等，以降低模型 的复杂度和提高训练效率。
首先，我们将对原油价格历史数据进行预处理，包括数据清洗、特征 提取等步骤。
然后，我们将利用处理后的数据训练机器学习模型，并对其进行优化 调整。
最后，我们将使用训练好的模型对原油价格进行预测，并分析预测结 果的准确性和可靠性。
CHAPTER 02
原油市场概述
原油市场供需关系
01
原油市场供需关系是影响原油 价格的主要因素之一。

基于Holt指数平滑模型的油井产量动态预测尚文利;张立婷;李世超;刘春宇;曾鹏【摘要】产量动态预测是油井生产动态的实时监测与调控的重要基础.该文利用时间序列分析中的Holt指数平滑模型,依据误差平方和最小原则对初始值和平滑参数α、β进行优化,考虑了所有已有时间序列的历史数据对预测值的影响,建立了一种新型的油井产量预测Holt指数平滑模型.实例计算表明,模型预测误差基本控制在10％以内.该模型具有良好的适用性和准确性,可作为油井生产计划的实时调整和辅助决策依据.%Production dynamic prediction is the basis of real-time monitor and control of oil well production performance.This paper makes a production dynamic prediction using the time series analysis of Holt exponential smoothing model considering the history of all existing time series data.The method optimizes the initial values and two smoothing parameters based on the principle of minimum error sum of squares.The results show that error of the mentioned method is within 10％,so it is of good practicability and accuracy.The prediction results can be used as the basis for well adjust and control.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】3页(P68-70)【关键词】时间序列;Holt指数平滑模型;油井产量动态预测【作者】尚文利;张立婷;李世超;刘春宇;曾鹏【作者单位】中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中科院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016;中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中科院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016;中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中科院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016;沈阳信诚环境技术有限公司,沈阳110043;中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中科院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016【正文语种】中文【中图分类】TE33油井生产动态实时监测与调控是油田智能建设与发展的重要内容，所以能否根据油井生产的历史数据有效地预测未来短期内的油井产量，关系到油井工作制度和生产计划的实时调整，从而起到辅助决策的作用。

ＳＨ Ａ Ｎ Ｃ ｅ Ｗ ｎ—ｌ ｏｎｇ
（ ｃ ｏ ｌｏ Ｂｕ ｉ ｅ ｓＡ ｍ ｉ ｓｒ ｔｏ ，Ｃｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆ ｔｏ ｅ ｒ ，Ｂｅｊ ｎ １ ２ ４ ，Ｃ ｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｆ ｓｎ ｓ ｄ ｎｉｔａ ｉ ｎ ｉａ ｉｅ ｓｔ ｏ Ｐｅ ｒ ｌｕ ｙ ｎ ｉｉｇ ０ ２ ９ ｈｉ ａ
进入２ 世纪， 社会的 １ 中国 发展步 入了 新的 一个 历史
Ｉ理 绍 论介
Ｉ油 可 发 理 介 ． 田 持续 展 论 绍 Ｉ
阶段。中国 府在 政 致力于 经济建设这一中 务， 心任 实现 经济总 量稳定、 快速增长的同时， 也越来越认识到可持
续发展的 重要意义。 十六 党的 届五中 全会明 确指出中国
油田可持续发展系统动力学研究
尚文 龙
（ 中国石油大学（ 北京 ） 工商管理学院 ， 北京 １２４ ） ０ ２９
摘
要： 以可持续发展理论为基础， 用系统动力学的原理和方法 ， 采 绘出系统动力学流 图， 建立了能
在计算机上运行的、 机对话式的经济模型。通过在该模型上输入胜利油田勘探开发和 东营市社 人一 会环境数据， 对油田可持 续发展 系统进行长期的、 态的、 动 系统性的定量定性分析研 究， 从而对胜利 油田的各项指标进行 了分析和预测 ， 并提 出相关建议 。 文为石油资源与社会经济环境 系统的协调 本 发展提供 了参考， 为决策部 门更好的决策提供 了科学依据。
第２ 卷 第 ４ ２ 期
２１年 ７ ０１ 月
陇 东学院 学报
Ｊｕｎｌ ｏ ０ｇ ０ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｏｒａ ｆＬ ｎｄ ｎ ｎｖ ｓ ｙ ｅ ｔ
Ｖ Ｉ２ Ｎ ． ｏ２ ｏ ． ４
Ｊｌ２ １ ｕ ０ １
文章 编 号 ：６４ １３ （０ ）４ ０ ４ — ５ １７ — ７Ｏ ２ １ ０ — ０ １０ １

用组合模型预测油田产油量
范海军;陈月明
【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】1998(022)003
【摘要】时间序列分析是统计学的一个重要分支，灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。

将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。

先采用灰色建模或逐步回归方法，从数据中得到趋势项的数学模型，然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析，建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。

将以上两个模型结合起来构成组合模型，用于预测油田产油量。

应用实例证明，该方法具有容易实现、预测准确的优点，是一种非常有效的
【总页数】2页(P54-55)
【作者】范海军;陈月明
【作者单位】石油大学石油工程系;石油大学石油工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TE15
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