本文選題：三次采油 + 技能培訓��； 參考：《東北石油大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著三次采油工業(yè)化規(guī)模的日益擴大,歷史數據的逐年累積,人工智能技術的廣泛使用,利用數據挖掘的方法在海量數據中發(fā)現(xiàn)有意義知識供員工學習已成為三次采油現(xiàn)場的迫切需求。目前,在三次采油員工技能培訓過程中,針對三次采油開發(fā)管理平臺的使用及專業(yè)技能的學習還沒有一套完整的培訓體系,在培訓過程中更是缺少案例的支撐。這種狀況會導致以下問題:第一,沒有案例樣本,員工在使用平臺的過程中沒有目的性地學習,導致員工不能從根本上掌握業(yè)務信息,使員工培訓周期變長,業(yè)務技能增長緩慢;第二,三次采油業(yè)務種類繁多,沒有案例輔導,員工不能反復學習鞏固,致使員工業(yè)務技能知識掌握的不全面。針對以上問題,提出了基于數據挖掘的三次采油技能培訓案例模型。首先,根據業(yè)務衡量指標提取原始項目集合,提出基于關聯(lián)度分析的有效特征篩選方法,建立各個實體特征之間的關聯(lián)關系,計算關聯(lián)度,篩選出有效特征。在均值化方法處理數據的過程中,引入時間序列,選取多種時間粒度來截取距離數據,通過計算關聯(lián)度、摒棄無效影響特征和降低數據維度來完成數據的準備過程。其次,利用決策樹算法構造決策樹,生成規(guī)則,并存到規(guī)則知識庫中。接下來,建立三次采油技能培訓案例模型,設計案例樣本結構,劃分三次采油崗位,匹配規(guī)則知識庫與崗位之間的映射關系,完成基于崗位劃分的三次采油技能培訓案例的設計。最后,將案例應用于三次采油員工技能培訓的過程中,解決員工培訓周期長,業(yè)務技能增長緩慢,業(yè)務技能知識掌握不全面的問題�；谌尾捎图寄芘嘤柊咐脑O計及實現(xiàn)的基礎上,通過案例教學實施前后員工各方面能力的對比,證實案例教學在三次采油員工技能培訓過程中具有良好的應用價值。
[Abstract]:With the increasing scale of industrialization of tertiary oil recovery, the accumulation of historical data year by year, and the extensive use of artificial intelligence technology,Using the method of data mining to find meaningful knowledge in massive data for employees to learn has become an urgent need for tertiary oil production field.At present, there is not a complete training system for the use of the tertiary oil recovery development management platform and the study of professional skills in the process of three oil recovery staff skills training, and there is a lack of case support in the training process.This situation can lead to the following problems: first, without a sample case, the employee does not learn purposefully in the process of using the platform, resulting in the employee unable to grasp the business information fundamentally and making the employee training cycle longer.The growth of business skills is slow; second, there are many types of oil production business, no case counseling, staff can not learn and consolidate repeatedly, resulting in the lack of comprehensive knowledge of the staff's business skills.Aiming at the above problems, a case model of three times oil recovery skill training based on data mining is proposed.Firstly, the original item set is extracted according to the business measurement index, and an effective feature selection method based on the correlation degree analysis is proposed. The correlation relationship between the various entity features is established, the correlation degree is calculated, and the effective feature is screened out.In the process of processing data by means of average method, time series is introduced, and a variety of time granularity is selected to intercept the distance data. By calculating the correlation degree, the invalid influence feature is abandoned and the data dimension is reduced to complete the preparation process of the data.Secondly, decision tree algorithm is used to construct decision tree, generate rules, and co-exist in rule knowledge base.Then, the case model of three-time oil recovery skill training is established, the sample structure of the case is designed, the post of tertiary oil recovery is divided, and the mapping relationship between the knowledge base of matching rules and the post is established.Complete the design of three oil recovery skill training cases based on job division.Finally, the case is applied to the process of three oil recovery staff skills training to solve the problems of long training period, slow growth of business skills and incomplete knowledge of business skills.Based on the design and implementation of three oil recovery skill training cases, it is proved that case teaching has a good application value in the process of three oil recovery skills training by comparing the abilities of employees before and after the implementation of case teaching.
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;TE3-4;C975

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