“大数据”在石油企业信息化建设的相关思考
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授 曾说过 , “ 大 数据 本 身 多种 多 样 ,各 自价 值 度不 一 ,并 分 布在 不 同地 域 的服 务 器上 。一 旦拥 有 了大 数 据 ,刨 根 问 底 的事 情 不 再是 我们 过 多 的需 求 ,掌 握 数据 动 态 的大 体方 向就很 好 。当然 ,我 们 也 不 能极 端 的放 弃精 度 ,而 是 不在
参 考 文献 :
【 1 】 维克托・ 麦尔一 舍恩伯格, 肯尼思・ 库克耶, 著. 盛杨燕, 周涛, 译. 大数据 时代 【 M ] . 浙江人 民出版社, 2 0 1 3
[ 2 2 ] 邬贺 铨. 大数据 时代 的机 遇 与挑 战 [ J ] . 信 息安 全 与通信 保 密, 2 0 1 3 ( 0 3 ) : 9 - 1 0 .
[ 3 ] 李德 升 , 付伟 . 美 国推 动 大数 据发 展 的做 法及 启 示 [ J ] . 金 融 电子化 , 2 0 1 3 ( 0 6 ) : 3 7 — 4 0 . 【 4 】 国际石 油 网. 油气勘 探 开发 迎来 大数 据 时代 【 J ] . 国 际石 油 网, 2 0 1 2 ( 1 0 ) . [ 5 ] 时代 网. 中石 油信 息化 建设 : 大数据 挑 战和 云 思路 [ J 】 . C 1 0 时代 网, 2 O 1 2 ( 0 8 ) . [ 6 ] 王辰 越. 大数据 : 未来 的新石 油 [ J ] . 中国经 济周 刊, 2 0 1 3 . 作 者 简介 :邓如 燕 ( 1 9 6 3 . O l - ),女 ,广 东梅县 人 ,本 科 ,工程 师 ,研 究方 向:计 算机 类 。 作 者 单位 : 中海油 田服 务 股份有 限公 司 ,北京
《《 《《 《 ̄1 - 接第1 5 2 页 2 . 3训 练神 经 网络 。本 设计 的方 法如 下 : %设计神 经 网路
【 p r o w p c o 1 ] = s i z e( p );
1 O 1 1 4 9
敛 速度 很 快 。本设 计选 用 的训练 函数 为t r i a n g d x ;在 网络达 到起 训练 误 差要 求 时会 自动停 止 ,节 省 训练 时 间 。训练 过 程 中为 了得 到 较小 的误 差 ,可 以增) j l i ) l I 练 次数 。 2 . 4 系 统 的性 能评 估 。为 了测试 设 计 的 网络 模 式识 别 系统 的可 靠 性 ,这 里用 5 0 幅 图像 输入 样本 ,来观 察 其输 出 结果 。通 过 程序 演 示 ,基 本可 以识别 出不 同的人 脸特 征 。 如果 要提 高 精度 ,可 以延 长 网络 的训 练 时 间 ,或 者 是将 网 络 隐含 层 的神经 元 数 目增 多 。为 了测 试系 统 ,可 提取 几 取 几幅 人脸 图片数 据 ,然 后 把它 们 输入 到 网络 中,观 察其 得 到的输 出,并进油 田等 方 面 的建 设来 加 大对 数据 即时 获 取和 分 析应 用 ,包 括 部署 传 感器 、光 纤 通信 和 数据 智 能平 台等 去分 析和 决策 ,大 幅提 高专 家 决策 的准确 度和 深度 。 4 结 束语
在 当 代 ,面 对 信 息 时代 的 冲 击 , 信 息 爆 炸 已经 积 累 到 了一 个开 始 引发 变 革 的程度 。而作 为传 统石 油 公司 已经 感受 到 了这 时代 带 来 的机 遇和 挑 战 。数 据成 为 一种 商 业 资 本 ,一 项重 要 的经 济投 入 ,使 得 石油 公 司创 造 出更 多 的经
加 。 目前全 球 在 石油 和 天然 气 的 开采 技术 已经 日益 完 善 , 如 何 在 定量 的资源 获 得最 大 的收益 ,这是 石 油 公司 永远 面
对 不 变 的 问题 ,而 快 捷有 效 的 获取 资源 也 就 理所 当 然 的进 入 各 个石 油公 司 的视 野 中 。 当前许 多 大型 石 油 公司 开始 通
济利 益 。随 着 石油 天 然气 储量 的逐渐 减 少 ,石 油 公司 面 临
过 多关 注 而 已 。因 为微 观层 面 的精 度 会 更好 在宏 观 上 体现 和洞 察 。 ”在 石 油企 业 信 息化 建 设工 作 中 ,当 我们 拥有 了
海 量 即 时数 据 时 , 绝 对 的 精 准 不 再 是 我 们 追 求 的 主 要 目 标 , 而是 对 事 物 或 事 态 发展 大 的趋 势 和 动 态 。 ( 3 )通 过 运用 大 数 据实 现 对油 气 资源 的把 握和 控 制 , “ 大数 据 ”能 带 来 潜 在 的 油气 资 源 , 只 要 对 目前 数 据 的 深 度 挖 掘 和 掌 握 , 做 出正 确 和 全 面 的 决 策 ,就 可 以实 现 油气 产 量 的增
着 勘 探难 、开 发慢 的现 象 ,而 大 数据 时代 下 的信 息 化 建设 必将成 为石 油 公司 收益 增长 的关键 因素 。 大 数 据带 来 的 巨大 能量 ,使 得无 数 专 家和人 士 把 大数 据 视为 “ 2 1 世纪 的石 油 ”。可 以说 ,在大数据 时代 ,谁 掌握 了海 量数据 ,就等 于抢 占了一座蕴藏 量丰 富的 “ 油 田”,谁 有效地分析 、利用 了这些数据 ,就是开采 出高价值 的石 油 !
3 结束 语
n u m = p r o w * p c o l ;%提取 p 中元素 个 数作 为神 经 网络 的 输 入层 神 经元 个数
n e t = n e w f f( mi n ma x( P ),[ n u m, 1 0 ,4 】 ,{ ’ t a n s i g ’ ,
’ t a n s i g ’ ,’ p u r e l i n ’ } ,’ t r a i n g d a ’ );%隐层神 经 元个 数 为 1 0 , 输 出层神 经元 个数 为4 ,4 表 示 识别 出人 n e t . t r a i n P a r a m. s h o w = 2 0 0 ;%显 示速 率 为2 0 0 n e t . t r a i n P a r a m. 1 r = 0 . 0 1 ;%学 习率 为0 . 0 l n e t . t r a i n P a r a m. e p o c h s = 5 0 0 0 ;%迭代 次 数不 超5 0 0 0 n e t . t r a i n P a r a m. g o a l = 0 . 0 0 1 ;%训练 误差 为0 . 0 0 1