【摘要】：煤層氣作為煤炭和天然氣資源的重要替代品開發(fā)潛力巨大,目前已在美國、俄羅斯和加拿大等國家普及,并且形成了煤層氣工業(yè)新行業(yè),成效顯著。然而,作為開采潛力巨大的新能源產(chǎn)業(yè)之一,當(dāng)今我國的煤層氣開采卻多數(shù)依賴國外已有技術(shù),自主創(chuàng)新技術(shù)十分匱乏,雖針對于我國煤礦資源貯存特點(diǎn)進(jìn)行了一些優(yōu)化,但總體進(jìn)展緩慢,亟待根據(jù)我國特殊的煤礦貯存條件針對性地對我國煤層氣開采技術(shù)展開創(chuàng)新研究。有鑒于此,本文首先基于創(chuàng)新基因原理,將基因工程運(yùn)用于技術(shù)創(chuàng)新過程之中,運(yùn)用科學(xué)知識圖譜構(gòu)建了技術(shù)基因數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理路徑;然后,運(yùn)用專利分析方法從中提取出技術(shù)基因的特征要素;接著,運(yùn)用專家會議法結(jié)合當(dāng)前技術(shù)現(xiàn)狀,將所獲得的特征技術(shù)基因繪制生成技術(shù)創(chuàng)新基因表達(dá)圖譜;最后,運(yùn)用熵權(quán)法和專利挖掘方法構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新基因圖譜數(shù)據(jù)的分析模型,并以我國煤層氣開采技術(shù)為例,運(yùn)用上述技術(shù)創(chuàng)新基因理論模型進(jìn)行了實(shí)證研究,對我國煤層氣開采技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展路徑進(jìn)行了預(yù)測。本文的核心研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)構(gòu)建了大數(shù)據(jù)背景下的技術(shù)基因信息提取模型。針對多源異構(gòu)、海量的專業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)運(yùn)用科學(xué)知識圖譜及專利分析方法構(gòu)建了創(chuàng)新基因數(shù)據(jù)提取及分析模型,實(shí)現(xiàn)了在先驗(yàn)知識缺失情況下對海量技術(shù)創(chuàng)新基因的遴選過程,為下一步進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新基因信息決策路徑的確認(rèn)提供了信息基礎(chǔ)和方法支持。(2)構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新基因分析與創(chuàng)新路徑選擇模型。通過技術(shù)創(chuàng)新基因圖譜可以直觀看到相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新基因,在此基礎(chǔ)上本文運(yùn)用熵權(quán)法和專利挖掘方法構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新基因分析評價模型,對未來目標(biāo)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展路徑進(jìn)行可靠預(yù)測。(3)基于技術(shù)創(chuàng)新基因理論模型對我國煤層氣開采技術(shù)創(chuàng)新過程進(jìn)行了實(shí)證研究。本文運(yùn)用上述構(gòu)建的技術(shù)創(chuàng)新基因理論模型,對我國煤層氣開采技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了深入分析和研究,并結(jié)合分析結(jié)果指出我國未來煤層氣開采技術(shù)在礦用鉆頭和儲層改造技術(shù)兩個方面具有較大的技術(shù)創(chuàng)新空間。研究結(jié)果表明:本文所提出的技術(shù)創(chuàng)新基因圖譜模型,是一種基于專利文獻(xiàn)挖掘的系統(tǒng)技術(shù)預(yù)測方法,可廣泛應(yīng)用于專利文獻(xiàn)所涵蓋的多技術(shù)領(lǐng)域,通過運(yùn)用相應(yīng)的文本聚類和數(shù)據(jù)分析方法,對相關(guān)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新基因進(jìn)行篩選、提取、歸類和預(yù)測,具有較強(qiáng)的普適性。運(yùn)用該模型可以在較短時間內(nèi),繪制出相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新基因圖譜,并通過進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析為企業(yè)提供具體的技術(shù)研發(fā)方向和思路,以指導(dǎo)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新過程,縮短技術(shù)研發(fā)周期,提高研發(fā)效率,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價值。
[Abstract]:As an important substitute for coal and natural gas resources, CBM has great potential to develop, which has been popularized in the United States, Russia and Canada, and has formed a new industry of CBM industry, with remarkable results. However, as one of the new energy industries with great potential for exploitation, most of the coal-bed methane mining in our country depends on the existing foreign technology, and the independent innovation technology is very scarce, although some optimization has been carried out according to the characteristics of coal mine resources storage in our country. However, the overall progress is slow, so it is urgent to carry out innovative research on coalbed methane mining technology according to the special coal mine storage conditions in China. In view of this, this paper firstly applies genetic engineering to the process of technological innovation based on the principle of innovative gene, and constructs the path of obtaining and preprocessing technical gene data by using scientific knowledge map. Then, the characteristic elements of the technology gene are extracted by patent analysis method, and the expression map of the technology innovation gene is plotted by the expert meeting method combined with the current technology status. Finally, an analytical model of genetic map data of technological innovation is constructed by using entropy weight method and patent mining method. Taking the coal-bed methane mining technology in China as an example, an empirical study is carried out by using the above technology innovation gene theory model. The innovative development path of coal-bed methane mining technology in China is forecasted. The main contents and innovations of this paper are summarized as follows: (1) the model of extracting technical gene information under big data background is constructed. Aiming at the multi-source heterogeneous and massive professional technical data, a model for extracting and analyzing innovative gene data is constructed by using scientific knowledge map and patent analysis method, and the selection process of mass technological innovation gene is realized under the condition of lack of prior knowledge. It provides the information basis and method support for the next step to confirm the decision path of technological innovation gene information. (2) the model of gene analysis and path selection of technological innovation is constructed. The key technology innovation genes can be seen intuitively by the genetic map of technological innovation. Based on this, a genetic analysis and evaluation model of technological innovation is constructed by using entropy weight method and patent mining method. The development path of technological innovation in future target areas is predicted reliably. (3) based on the genetic model of technological innovation, the technological innovation process of coal-bed methane production in China is studied empirically. In this paper, the current situation of coal-bed methane mining technology in China is analyzed and studied by using the gene theory model of technological innovation constructed above. Combined with the analysis results, it is pointed out that the future coal-bed methane production technology in China has a great space for technological innovation in both mine bit and reservoir reconstruction technology. The results show that the genetic map model of technological innovation proposed in this paper is a systematic technology prediction method based on patent literature mining, and can be widely used in multi-technology fields covered by patent literature. By using the corresponding methods of text clustering and data analysis, the key technical innovation genes in related fields are screened, extracted, classified and predicted. By using this model, we can draw the gene map of technology innovation in the related fields in a short time, and provide the specific direction and train of thought for the enterprise through further statistical analysis, so as to guide the technological innovation process of the enterprise. Shortening the technology R & D cycle and improving R & D efficiency have strong application value.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE375

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本文編號：2402649