一、现代控制技术在海洋石油电潜泵井生产管理中的应用前景（论文文献综述）
杨佳丽[1]（2021）在《海上油气水井电潜泵的数据分析及故障诊断研究》文中研究指明电潜泵作为海上石油工业生产的核心设备,长时间工作在高温高压的生产条件下,是故障频发的生产节点。一旦电潜泵出现故障,而导致停工停产,将造成严重的经济损失。进行高效的电潜泵故障诊断,可以帮助生产管理者快速准确地判断故障,减少设备维修的时间,还可以帮助生产者及时发现电潜泵的早期故障,提升维修效果,延缓设备的报废时间,防止一系列的连锁反应,提高整个系统的安全性和持久性。因此,对电潜泵进行故障诊断研究具有很大的实际意义。传统的海上油气水井电潜泵的故障诊断主要依赖人工计算和专家经验。随着电潜泵油井设备的复杂化和信息采集技术的精密化,电潜泵数据信息呈现高维度、非线性等特点。传统的方法无法挖掘出电潜泵故障信息的深层特征,对电潜泵故障预测准确率不高和故障诊断能力下降。如何充分挖掘错综复杂的故障信息所包含的深层特征,成为电潜泵故障诊断面临的主要难题。本文利用海上油气水井电潜泵数据,应用与大数据相关的智能算法,开展对海上油气水井电潜泵数据的预处理,数据分析和故障诊断研究。本文的主要工作如下。1.数据预处理。采集的海上油气水井电潜泵数据都是脏数据,存在较多异常和缺失的问题,因此需要进行数据预处理。首先删除异常、缺失、重复和无关的数据;然后利用线性插值、二次样条插值、三次样条差值和最近邻算法对数据进行插补,并计算各类插值算法数据和变量的欧氏距离,以选择最优的插值算法;最后对数据进行变换。这将为后续实验提供数据支撑。2.数据分析。电潜泵数据只有发生故障点的信息,事先不知道影响电潜泵发生故障的目标变量,因此首先需要通过大量数据探索分析电潜泵数据特征的曲线变化趋势,以初步选取电潜泵发生故障的主要特征。进而利用这些特征结合最大信息系数、特征消除和随机森林算法选取主要特征,以此建立相关数据集。3.故障诊断。运用Kmeans聚类、主成分分析+马氏距离和深度自编码三种算法,利用建立的数据集进行智能故障诊断研究,以提前诊断故障发生时间。这三种诊断算法都有各自的优点,但深度自编码算法在提前诊断电潜泵故障发生时间方面效果更好。
敬兴隆[2]（2020）在《基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例》文中研究表明2014年以来的低油价影响,使油气公司由资源扩张型转为降本增效型。我国能源安全矛盾集中体现在油气安全问题,当前国内油气资源已不能有效地支撑经济的持续发展。缓解我国油气安全矛盾,XJ油田作为我国加快油气区建设主战场,在“稳定东部、发展西部”能源安全战略中起着重要作用。然而,开发难度大、开采成本高一直是制约XJ油田发展的核心问题,特别是2020年以来全球新冠疫情蔓延引发原油价格一路下行,WTI原油期货价格一度历史性跌至-37.63美元/桶,持续低油价以及老油区开采难度的增加使得提升采油生产及管理效率与降低成本的矛盾充分显现,传统管理改革及业务流程优化已无法根本解决,急需探索全新的采油生产管理模式及业务流程。本文首先对国内外业务流程再造及物联网相关理论、方法及应用进行了研究,分析了将物联网与流程再造结合的可行性。其次,以XJ油田S采油厂为例,对其采油生产业务流程现状进行深入分析及诊断,得出了其生产管理中的生产过程管控不到位、发现及处理问题滞后、数据不全面、数据质量差、未能实现数据赋能生产管理及辅助分析决策、业务协同及共享困难、提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化等主要问题及困境,本文认为继续实行现有管理模式及业务流程将导致提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化,常规的业务流程梳理及优化、小范围的改革创新、或资源整合已无法化解这种矛盾,必然借助新的技术手段及管理思想探索全面的管控模式改革及业务流程再造。再次,本文研究了基于物联网的采油生产业务流程再造方法,将数字化转型及数据驱动管理贯穿流程再造的全过程,构建围绕集中监控中心（数据中心）的采油生产管理模式,并阐述了流程再造的愿景和目标制定、关键业务流程及需求分析、物联网生产管理系统构建方法、新的业务流程及管控模式构建思路、新的组织结构构建、标准化及制度建设思路、实施过程的人力资源保障及培训提升等内容。文章对其预期效果开展了分析,认为基于物联网的采油生产业务流程再造将在生产状况全面感知;采油生产管理效率、质量、安全的全面提升;采油生产成本的减少、业务协同及组织协作全面提升等方面效果显着,是化解降低成本与提升效益矛盾的有效手段,将使采油生产业务流程整体从四级管理向“采油厂-班组”两级管理转变。该方法除应用于老油田业务流程再造,对于新开发油田管理模式选择及业务流程建设也具有借鉴意义。
石懋峘[3]（2015）在《潜油电泵自动控制技术研究》文中研究表明根据潜油电泵的运行特性曲线,其运行高效区是其系统运行最合理区域。如果系统长期运行在其高效区之外,即会导致系统损耗增加,且运行周期会降低。潜油电泵井下各运行参数的实时监测以及调整可使潜油电泵合理运行在高效区,目前潜油电泵的运行监控与其参数调整受技术条件的限制,主要采取人工调节和监控的办法,难以保证潜油电泵的实时合理运行,不仅影响了正常的油气生产同时也增加了生产成本。针对这一问题,本文开展了井下监测及智能控制等相关技术和理论研究工作,分析了电泵转速与排量、扬程和功率等因素的关系,建立了基于系统效率的转速优化方法。利用模糊控制理论,形成一种潜油电泵转速模糊控制算法,设计了模糊控制器。研制出配套的井下监测系统,该系统由井下数据采集单元与地面数据处理单元两部分组成,并实现泵入口压力、泵出口压力、泵入口温度、电机工作温度等四个参数的实时数据采集与监测,开发出配套的地面远程控制系统,实现潜油电泵系统的远程控制、现场监控以及数据管理。整个系统经过实验室与试验井的测试,运行稳定可靠,提高了系统效率,延长了检泵周期,实现了潜油电泵采油系统的自动控制。
戴毅[4]（2015）在《文昌油田群生产准备项目质量管理研究》文中进行了进一步梳理随着我国改革开放的深入,国际先进的工程项目管理模式也引入到工程项目管理中,中国海洋石油总公司作为一家大型国有企业,在海上油气田建设中接触和引进项目管理比较早且应用较彻底,特别是海上合资的油气田项目。生产准备项目,涵盖从完成油（气）田开发项目总体开发方案批准到该项目试运行前的各项准备工作,其中涉及到健康安全环保、质量、进度、费用、人员管理、沟通管理和采办,这典型的九大项目管理要素。然而国内外还没有类似的项目管理经验,中国海洋石油总公司在建设油气田项目中,急需要一套项目管理理论指导开展生产准备项目的各项工作。如何把项目管理理论应用到生产准备项目组中,达到提高项目质量、解决资源冲突、培养生产准备项目团队的目的,使生产准备项目管理更规范化,是本文研究的方向。本文依托文昌油田群生产准备项目,根据项目管理理论,针对生产准备项目特点开展了项目研究。首先结合文昌油田群项目实际,甄选适合于文昌油田群质量管理的基本方式和方法；其次,从文昌油田群项目地理位置,项目特征,对文昌油田群项目情况进行分析；此外,围绕着文昌油田群项目管理的目标,运用了项目管理八大原则、鱼骨刺图、甘特图等项目管理方法,并通过建立项目质量控制组织机构、项目实施过程中的测量,分析和改进,以及调试跟踪的具体方法对项目具体实施中的质量进行把控；最后,通过鱼骨刺图分析方法等工具分析查找项目问题的解决方案,并采用严谨的项目问题跟踪方法及项目工艺变更控制等手段,对生产准备项目质量改进进行进一步的管理和控
王家鹏[5]（2015）在《海上油田生产动态可视化仿真技术研究》文中提出为了提高海上平台生产管理水平,实现生产效益最大化,迫切需要建立一套海上油田生产动态管理系统,可以让管理者及时了解到海上油田的生产动态,分析引起产量变化的原因,并及时诊断生产系统中存在的问题。本文首先对系统仿真理论进行了研究,在此基础之上利用节点分析法将海上油田生产系统的分成了地层子系统、井筒管流子系统、电潜泵子系统和油嘴子系统,并建立了对应的数学模型和仿真模型:油井产能预测模型、油井井筒多相管流模型、电潜泵系统模型和油嘴流动模型。然后,对油田生产动态分析理论进行了详细的研究,提出了将BP神经网络应用于海上油田生产动态预测之中,并建立了预测模型。在海上油田生产过程中存在着各种各样的不确定性因素,且每个影响因素又存在不同程度上的不确定性,因此将模糊逻辑理论应用于海上油田生产动态分析之中,建立了基于模糊综合评价法的海上油田生产动态分析模型。最后,采用高级编程语言将本文研究的整体思路以B/S（Browser/Server）模式软件的形式实现出来,形成了海上油田生产动态管理系统。通过实例分析,该软件能够很好地实现生产动态的可视化,且本文提出的方法可以被应用于海上油田生产动态分析之中。
朱正平[6]（2015）在《面向数字油田的云数据服务架构研究》文中研究说明数字油田是一个非常复杂的集成信息系统,并随着企业规模和业务需求的不断扩张,企业对数字油田建设也会不断提出新的、更高的要求,系统因此会变得越来越庞大和复杂。为了应对激烈的挑战,企业需要数字油田的建设一方面能满足不断发展变化的业务需求;同时,还需要在集约化经营的驱动下,寻求更加高效、廉价的解决方案,提升企业的竞争实力。云计算作为一种全新的服务模式,为油田企业在数字油田建设方面提供了一个创新的思路和机遇。同时,数据犹如人体的“血液”贯穿于数字油田的全过程,数字油田建设在一定程度上就是数据的建设,如果没有数据,油田企业信息化便是空中楼阁。因此,通过融合先进的云计算等信息技术,构建一个面向数字油田的一体化数据集成平台,提供统一的数据服务以提升油田应用的信息化水平,已成为了油田信息化发展的主流方向。为此,本文以数字油田的理论框架为基础,针对数字油田在数据集成平台建设过程中面临的数据库建设分散、系统可扩展性差、对专业应用的支持不够以及数据质量问题突出等主要问题,提出了构建面向数字油田的云数据服务平台的解决方案,实现了国内油田企业首个基于HPC的基础设施云管理系统的部署,解决了云数据服务平台中的中心主库构建、企业服务总线构建以及数据质控等三个关键问题,并通过软件开发实现了云数据服务平台管理系统的开发。最后,以大港油田的上游信息化平台为例,分别从基础设施云管理系统和云数据服务管理系统两个方面,对面向数字油田的云数据服务原型平台的应用效果进行展示与分析。具体来说,论文的主要研究内容和取得的主要成果包括:（1）面向数字油田的云数据服务平台解决方案:采取了从整体到局部、从内到外的研究思路。首先,从云计算的理论基础调研入手,并以数字油田的理论框架为基础,参考和借鉴国内外典型的数字油田体系架构实例,提出了面向数字油田的云平台理论框架;然后,在此基础上,以数据为主要研究目标和主线,提出了“一个中心,三个层次、两条总线和两个子功能系统”的面向数字油田的云数据服务体系架构（Cloud Data Service Framework-Oriented Digital Oilfield）,一个中心即一个中心主库层,三个层次即为:数据源层、中心主库层和数据应用层,两条总线即:数据集成总线、数据服务总线,两个子功能系统即为:基础设施云管理子系统和云数据服务管理子系统。并在基础设施层的构建中,针对油田企业通常会大量配备高性能HPC服务器的现状,提出了基于HPC的基础设施云管理系统的构建方案,实现了国内油田企业首个基础设施云管理系统的部署,有效地提高了软件资源的利用效率。（2）云数据服务平台的中心主库构建:首先对我国油田企业的数据库建设现状进行了调研和分析,选取了以中国石油的勘探开发数据模型epdm（exploration&productiondatamodel）为原型和模板,通过主库模型设计规范、设计模式以及扩展流程的研究和制定,形成了一套完整的中心主库模型设计与扩展的技术流程和方法,有效地应对了不断发展变化的业务需求对中心主库模型研究带来的挑战,并依此实现了国内油田企业首个真正意义上勘探开发一体化中心主库模型的构建;然后,针对云数据服务平台中数据的三层体系架构特点,提出了面向中心主库的数据集成总线的构建方案,并利用成熟的odi（oracledataintegration）数据集成产品实现了数据源层与中心主库层的无缝连接;最后,通过软件开发实现了云数据服务管理系统中的模型管理与数据集成总线管理功能模块的设计与开发。（3）云数据服务平台的企业服务总线构建:首先调研和总结了soa技术的理论基础,并在针对我国油田企业数据服务现状分析的基础上,提出了基于soa的企业服务总线构建的体系结构以及管理模式;然后,面对我国油田企业在业务应用层的现状,提出了分别面向遗留应用系统、新建应用系统和商业软件的数据服务接口的设计方案,一方面实现了中心主库与现有自建应用系统和商业软件在数据层面的集成,同时还初步完成了面向新建应用的统一数据接口方案的制定,提升了数据的协同共享能力和对应用系统的服务水平;最后,通过软件开发实现云数据服务管理系统中的数据服务管理功能模块的设计与开发。（4）云数据服务平台的质控体系研究:针对在数据集成过程中存在的主要数据质量问题,本文首先从数据质量控制理论基础的调研入手,分析了我国油田的数据管理现状,尤其是对亟待解决的数据质量问题的分析,提出了基于元数据管理的质控体系解决方案,初步制定了面向中心主库的数据质控体系流程,总体上可分为:元数据提取、数据质控检测标准制定、问题数据扫描与公示以及问题数据处理与确认等四个关键步骤;明确了数据质控的应对措施,并在此基础上分别面向完整性约束、规范值约束和业务规则制定了初步的质量检测规范;最后,通过软件开发实现云数据服务管理系统中的数据质控功能模块的设计与开发。（5）原型平台的应用实例与效果分析:以中国石油大港油田分公司上游业务研究为例,在基础设施云管理系统中,实现了自助式智能集群部署、主流应用系统集成、统一的作业管理以及全面的资源监控报表分析等功能的应用;在云数据服务管理系统中,实现了模型的可视化管理、数据的集成化管理、“一站式”数据服务以及数据质控的在线处理等功能的应用。通过面向数字油田的云数据服务架构研究的实践结果可以得出如下结论:1、本文在数字油田理论框架的指导下,通过引入云计算技术,提出了面向数字油田的云数据服务平台的解决方案,并解决了其中的三个关键技术问题,有效地应对了当前我国油田在数据管理领域面临的问题和挑战,达到了预期目标,也验证了其思路的正确性,为后续研究与工作起到抛砖引玉的作用。2、本文针对我国油田企业的应用系统部署现状,分别针对遗留应用系统、新建应用系统和商业软件,初步实现了数据服务接口方案的设计,为面向数字油田的云服务平台的后继研究打下了重要的基础,具有较强的理论和实用价值。
隋义勇[7]（2014）在《电泵井智能实时优化技术研究》文中认为电潜泵采油是广泛应用于陆地高产油井以及海上油井的一种重要人工举升方式,具有单井产量高、能耗高的特点,根据生产参数,建立智能化、实时化的调整方法使电潜泵系统高效、稳定生产是电潜泵采油技术发展的方向之一。本论文针对陆地油田潜油电泵单井建立了单井闭环实时优化调整系统;针对海上平台电潜泵井组,建立了无模型在线一体化优化方法,建立了基于BP神经网络和遗传算法的有模型一体化优化方法。论文的研究主要集中在以下六个方面:（1）电潜泵生产模拟实验装置设计,该装置模拟5口采油井组,可以低成本模拟单井以及井组生产,验证理论模型可靠性;（2）以Bendakhlia模型为基础,采用遗传算法拟合IPR曲线,该方法可以在单井试井数据较少的情况下,拟合出高精度的IPR曲线,提高产能预测准确度;（3）利用嘴流规律研究油井产量对油嘴开度调节的敏感性,并通过实验验证了电潜泵井组井口间干扰的存在;（4）研究单井实时优化调节方法,建立了以动液面为约束条件、设置调节步长、调节死区等一系列保护机制,实验表明该调节方法能够实现实时调整,保证电潜泵井高效、稳定生产;（5）研究电潜泵井组无模型一体化优化方法,该优化方法根据实时效率差判断搜索方向及搜索步长,最终实现系统效率最高或者产量最大的在线优化;（6）研究电潜泵井组有模型一体化优化方法,该方法以电潜泵井组为研究对象,根据各井含水、产量等参数的差异,不以单井而以井组的最优为目标进行优化,提高电潜泵举升效率。本论文研究成果实用性强,具有可操作性,对电潜泵井采油生产具有指导意义,对智能井、数字油田的发展具有借鉴意义。
田芳勇,刘净,陈传东,宋衍,谢卫兵,石懋桓[8]（2014）在《潜油电泵智能控制技术研究》文中认为目前我国潜油电泵控制技术与国外存在较大差距,传统工频控制状态下故障频繁,系统效率低,能源浪费严重,运行成本偏高,变频控制不能实时自动调整。针对潜油电泵控制方面存在的问题,将模糊控制策略引入潜油电泵系统控制,设计出智能控制器与井下四参数监测系统。将智能控制与变频技术、井下监测技术有机结合,实现了潜油电泵采油系统的智能控制,保证潜油电泵实时高效合理运行,达到延长运行寿命,提高系统效率,节能降耗的目标。
高乐华[9]（2012）在《我国海洋生态经济系统协调发展测度与优化机制研究》文中研究说明随着经济社会的快速发展以及科学技术的不断进步，公众对海洋功能的认识逐渐加深，对海洋产品与服务的需求日益增多，海洋经济社会效益节节攀升。在此背景下，党和政府更加重视海洋资源和环境的探查、开发与利用工作，不断调整海洋经济发展政策，并颁布了一系列海洋资源开发与环境保护的法律法规，采取了多种海洋综合管理措施，以确保海洋事业可持续发展的实现。然而，受人类对海洋资源开发与海洋产业发展规模化、持续性推进的冲击，海洋生态系统的运行状况仍在持续恶化，人为因素引起的海洋灾害不断增多，生物多样性继续下降，近岸水域污染与生境破坏愈加严重，海洋自然净化与平衡能力不断衰退，海洋生态、经济与社会非协调发展的苗头逐步显现。鉴于此，立足于系统论、耗散结构论、协同学、可持续发展论、生态经济学、区域经济学的理论与方法，基于海洋生态环境与经济社会发展之间能量、物质、信息、价值等交换关系，依据经济社会系统是导致当前海洋生态系统急剧恶化的根本原因这一观点，将海洋生态系统的反馈机制与海洋经济系统、海洋社会系统的反馈机制联结为一个整体。对海洋生态-经济-社会复合系统（简称海洋生态经济系统）的内涵进行界定，在建立海洋生态经济系统研究理论基础的前提下，定量测算系统发展状态，揭示出三个系统协调度的时空演变规律，模拟并分析沿海11省市典型非协调（海洋生态系统迅速恶化）状态形成的关键因素与传导机理，进而提炼出我国海洋生态经济系统协调发展可采取的三种基本模式，并给出推进系统协调发展的优化机制和具体措施，以期弥补海洋生态经济协调发展研究的不足，为我国海洋生态、经济、社会实现可持续发展做出努力。论文主要内容如下：（1）海洋生态经济系统基础理论。对海洋生态经济系统相关概念，包括生态经济系统、生态经济协调、海洋生态经济系统、海洋生态经济系统协调等进行了界定，探讨了海洋生态经济系统的海洋生态、经济和社会三个子系统的功能、地位及构成，运用归纳演绎法对海洋生态经济系统运行的经济目的性、人工干扰性等特征进行了总结，并对耗散结构、协同学、生态经济学等理论进行了梳理。（2）我国海洋生态经济系统结构与功能分析。首先，依照统计数据对1995年、2003年、2009年我国海洋生态经济系统三个子系统结构特征及变化趋势进行了实证分析；继而，应用能值模型等定量方法，对我国海洋生态经济系统的能量流、物质流、信息流、价值流进行了衡量和剖析。（3）我国海洋生态经济系统发展状态及其协调度测算。首先，运用生态足迹法、承载力模型等，在构建发展状态评价指标体系并计算指标权重的基础上，对沿海11省市海洋生态经济系统各子系统及复合系统的发展状态进行了量化辨识；进而，分析了我国海洋生态经济各子系统及复合系统发展状态的时间演变轨迹和空间差异特征；然后，应用交互胁迫论和非线性回归模型，对我国海洋生态经济系统三个子系统的时空动态关系曲线进行拟合，证实了各子系统之间存在的交互胁迫关系；最后，运用耦合模型对各子系统之间时间序列和空间序列的协调度进行测算，判别出11省市海洋生态经济系统协调发展的阶段及所属类型。（4）我国海洋生态经济系统非协调状态形成机理模拟。首先，在（3）测算结果的基础上，归纳并列举了当前11省市海洋生态经济系统非协调状态及具体表现；然后，应用结构方程模型，经过提出假设、构建模型、拟合评价、调整修正、结果检验等步骤，对我国海洋生态经济系统典型非协调（海洋生态系统迅速恶化）状态的形成机理进行了定量模拟；接着，运用因果链分析法剖析出非协调状态的主要成因，发现并总结了典型非协调状态形成的关键因素及传导路径，构建出非协调状态形成的结构模型；最后，在估算出海洋生态经济系统非协调成分关键因素预警界限的基础上，构建起海洋生态经济系统非协调状态的预警机制。（5）我国海洋生态经济系统协调发展目标与模式选择。首先，在前三章研究结论的基础上，结合相关理论成果，理顺了我国海洋生态经济系统协调发展的基本思路和指导思想，并制定出我国海洋生态经济系统协调发展的总体性、效率性和各子系统分阶段目标体系；进而，探讨了我国海洋生态经济系统结构性、功能性和时空性协调发展的内容；最后，依据相关领域实践经验，构建出经济主导型、生态主导型、节约社会型三种我国海洋生态经济系统协调发展可选择的模式。（6）我国海洋生态经济系统协调发展优化机制构建。首先，针对我国海洋生态经济系统发展现状、协调演变规律和非协调状态形成机理，建立起用以维系系统协调运行的动力机制、创新机制和保障机制；继而，从产业调控、市场调控、社会调控和政府调控等视角，进一步提炼出优化我国海洋生态经济系统协调发展的具体操作措施。
刘宁,王英敏[10]（2010）在《油气井智能开采技术综述与发展趋势》文中研究表明油田数字化是目前油气田发展的新趋势,而智能井技术是实现油田数字化的主要构成部分,是实时油藏管理的关键结构单元,通过安置在油藏平面上的传感器与控制阀,可以对油藏与油井的动态进行实时监测,分析数据,制定决策,改变完井方式,以及对设备的性能进行优化,从而提高油藏采收率,增加油井产量;减少作业中投入的劳动力,更有效地进行油气藏管理。本文叙述了智能井技术的发展历史、原理及特点,并结合实例说明了其技术优势以及国内外智能井的发展趋势。
二、现代控制技术在海洋石油电潜泵井生产管理中的应用前景（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、现代控制技术在海洋石油电潜泵井生产管理中的应用前景（论文提纲范文）
（1）海上油气水井电潜泵的数据分析及故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 海上油气水井故障诊断发展现状 |
| 1.2.2 机器学习在工业故障诊断领域的研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 海上油气水井电潜泵数据概述 |
| 2.1.1 油气水井电潜泵数据 |
| 2.1.2 典型故障 |
| 2.2 特征工程 |
| 2.2.1 数据预处理 |
| 2.2.2 特征选择 |
| 2.2.3 特征提取 |
| 2.2.4 特征构建 |
| 2.3 故障诊断算法 |
| 2.3.1 基于统计分析的故障诊断 |
| 2.3.2 基于聚类分析的故障诊断 |
| 2.3.3 基于深度学习的故障诊断 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 海上油气水井电潜泵的数据预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据清洗 |
| 3.2.1 删除时间采集重复的数据 |
| 3.2.2 合并数据 |
| 3.2.3 数据插值 |
| 3.2.4 删除异常值 |
| 3.2.5 删除单一值的变量 |
| 3.3 数据变换 |
| 3.3.1 数据标准化 |
| 3.3.2 数据归一化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 海上油气水井电潜泵的数据分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 特征曲线分析 |
| 4.3 特征选择 |
| 4.3.1 最大信息系数(MIC) |
| 4.3.2 递归特征消除(RFE) |
| 4.3.3 随机森林(RF) |
| 4.4 本章小结 |
| 5 海上油气水井电潜泵的故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于Kmeans的电潜泵故障诊断 |
| 5.2.1 Kmeans算法 |
| 5.2.2 Kmeans聚类故障诊断流程 |
| 5.2.3 数据实验 |
| 5.3 基于主成分分析+马氏距离的电潜泵故障诊断 |
| 5.3.1 主成分分析 |
| 5.3.2 马氏距离 |
| 5.3.3 PCA+马氏距离故障诊断流程 |
| 5.3.4 数据实验 |
| 5.4 基于深度自编码的电潜泵故障诊断 |
| 5.4.1 深度自编码 |
| 5.4.2 深度自编码故障诊断流程 |
| 5.4.3 数据实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
（2）基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外业务流程再造研究综述 |
| 1.2.2 国内外物联网及其在油气生产管理中应用相关研究综述 |
| 1.3 研究思路及主要内容 |
| 第二章 相关理论及方法概述 |
| 2.1 业务流程再造相关理论及方法概述 |
| 2.1.1 业务流程再造相关理论及发展 |
| 2.1.2 业务流程再造主要方法及步骤 |
| 2.2 物联网应用的油田采油生产业务流程再造方法 |
| 2.2.1 物联网相关概念及主要特征 |
| 2.2.2 物联网的应用及基本架构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 XJ油田S采油厂采油生产业务流程现状及存在问题 |
| 3.1 XJ油田S采油厂基本概况 |
| 3.1.1 XJ油田S采油厂组织架构及管理模式 |
| 3.1.2 XJ油田S采油厂内外部环境分析 |
| 3.1.3 XJ油田S采油厂生产业务流程现状 |
| 3.2 XJ油田S采油厂采油生产管理中存在问题 |
| 3.2.1 生产过程管控不到位、发现及处理问题滞后 |
| 3.2.2 数据不全面、数据质量差 |
| 3.2.3 业务协同及共享困难 |
| 3.2.4 提升生产及管理效率与降低成本的矛盾深化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于物联网的采油生产业务流程再造方法研究 |
| 4.1 制定流程再造的愿景和目标 |
| 4.2 制定基于物联网的流程再造方案 |
| 4.2.1 管理层决策及营造环境 |
| 4.2.2 关键业务流程及需求分析 |
| 4.2.3 构建物联网生产管理系统 |
| 4.2.4 建立新的业务流程及管控模式 |
| 4.2.5 试点新的业务流程 |
| 4.2.6 推广实施新的业务流程 |
| 4.3 基于物联网的采油生产业务流程再造保障措施 |
| 4.3.1 推进新的组织结构构建 |
| 4.3.2 加强标准化及制度建设 |
| 4.3.3 人力资源保障及培训提升 |
| 4.4 持续改进 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 XJ油田S采油厂流程再造预期效果 |
| 5.1.1 生产状况全面感知 |
| 5.1.2 采油生产管理效率、质量、安全的全面提升 |
| 5.1.3 采油生产成本的减少 |
| 5.1.4 业务协同及组织协作全面提升 |
| 5.2 本文主要结论及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）潜油电泵自动控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外技术现状 |
| 1.2.1 国内外潜油电泵制造与应用技术现状 |
| 1.2.2 国内外潜油电泵井下监测技术现状 |
| 1.2.3 国内外潜油电泵控制技术现状 |
| 1.3 研究内容及关键技术 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 关键技术 |
| 1.4 技术思路 |
| 第二章 潜油电泵系统转速控制方法研究 |
| 2.1 潜油电泵运行特性分析 |
| 2.1.1 潜油电泵工作原理 |
| 2.1.2 潜油电泵标准特性曲线 |
| 2.2 潜油电泵转速控制方法研究 |
| 2.2.1 转速影响因素分析 |
| 2.2.2 变频调速特性 |
| 2.2.3 潜油电泵转速优化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 潜油电泵转速模糊控制技术研究 |
| 3.1 模糊控制原理 |
| 3.1.1 模糊控制基本思想 |
| 3.1.2 模糊控制系统基本结构 |
| 3.1.3 模糊控制的特点 |
| 3.1.4 模糊控制器的设计步骤 |
| 3.2 潜油电泵转速模糊控制算法 |
| 3.3 模糊控制器设计 |
| 3.3.1 输入模糊化设计 |
| 3.3.2 模糊推理 |
| 3.3.3 解模糊 |
| 3.4 潜油电泵转速模糊控制算法仿真 |
| 3.5 模糊控制器的PLC编程实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 井下监测系统研究与实现 |
| 4.1 系统总体结构与性能指标 |
| 4.1.1 系统总体结构 |
| 4.1.2 系统性能指标 |
| 4.2 信号传输方案 |
| 4.3 井下数据采集单元的设计 |
| 4.3.1 功能与结构 |
| 4.3.2 关键元器件的选择 |
| 4.3.3 信号调理电路设计 |
| 4.3.4 机械结构设计 |
| 4.4 地面数据处理单元的设计 |
| 4.4.1 地面供电电路 |
| 4.4.2 井下供电电路 |
| 4.4.3 电流电压转换电路 |
| 4.4.4 A/D采样电路 |
| 4.5 系统软件设计 |
| 4.5.1 PIC时序控制程序设计 |
| 4.5.2 显示界面程序 |
| 4.5.3 压力测量的软件补偿 |
| 4.6 系统滤波设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 自动控制系统的开发 |
| 5.1 上位远程监控系统的开发 |
| 5.1.1 开发平台选择 |
| 5.1.2 监控软件的组成及功能实现 |
| 5.1.3 系统与下位PLC的连接 |
| 5.2 现场控制柜的设计 |
| 5.2.1 现场监控系统的开发 |
| 5.2.2 现场监控系统与PLC控制器的连接 |
| 5.2.3 控制柜设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 试验 |
| 6.1 监控系统与PLC控制器的调试实验 |
| 6.2 控制柜的调试实验 |
| 6.2.1 控制柜室内调试实验 |
| 6.2.2 控制柜室内试验井调试实验 |
| 6.3 井下监测系统实验 |
| 6.3.1 井下监测系统室内调试实验 |
| 6.3.2 井下监测系统试验井调试实验 |
| 6.4 系统试验井联合调试实验 |
| 6.5 系统现场实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读工程硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）文昌油田群生产准备项目质量管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外对项目质量管理研究现状 |
| 1.3.1 国外对项目质量管理研究现状 |
| 1.3.2 国内对项目质量管理研究现状 |
| 1.4 研究方法、思路和主要内容 |
| 1.4.1 研究的方法 |
| 1.4.2 研究的思路 |
| 1.4.3 研究的主要内容 |
| 第2章 生产准备项目质量管理基本理论和方法 |
| 2.1 生产准备项目管理理论知识应用 |
| 2.1.1 生产准备项目五大流程 |
| 2.1.2 生产准备项目管理重点 |
| 2.2 项目质量管理方法 |
| 2.2.1 影响项目质量管理的因素分析 |
| 2.2.2 项目质量管理原则 |
| 2.2.3 项目质量管理PDCA循环 |
| 2.2.4 项目质量管理方法 |
| 第3章 文昌油田群生产准备项目分析 |
| 3.1 文昌油田群项目概况 |
| 3.1.1 文昌油田群的地理位置 |
| 3.1.2 文昌油田群总体开发方案示意图 |
| 3.1.3 文昌油田群生产准备项目的主要设施 |
| 3.2 文昌油田群生产准备项目的特点 |
| 3.2.1 文昌油田群生产特点 |
| 3.2.2 文昌油田群生产准备项目的特点及面临的挑战 |
| 3.3 文昌油田群生产准备工作计划的制定 |
| 第4章 文昌油田群生产准备项目质量管理分析 |
| 4.1 文昌油田群生产准备项目质量管理目标 |
| 4.1.1 文昌油田群生产准备项目质量管理总目标 |
| 4.1.2 文昌油田群生产准备项目质量管理分目标 |
| 4.2 文昌油田群生产准备项目质量管理组织机构设计 |
| 4.2.1 文昌油田群生产准备组织机构设计 |
| 4.2.2 文昌油田群生产准备项目质量管理组织机构构建 |
| 4.3 文昌油田群生产准备项目质量管理层次 |
| 4.4 文昌油田群生产准备项目质量控制 |
| 4.4.1 文昌油田群生产准备项目质量控制制度 |
| 4.4.2 文昌油田群生产准备项目质量控制程序 |
| 4.4.3 文昌油田群生产准备项目施工过程质量控制 |
| 第5章 文昌油田群生产准备项目质量管理措施分析 |
| 5.1 加强影响项目质量的因素管理 |
| 5.1.1 利用鱼刺图分析项目质量问题 |
| 5.1.2 结合存在问题,加强因素管理 |
| 5.2 加强文昌油田群生产准备管理 |
| 5.2.1 加强文昌油田群生产准备项目组问题跟踪管理 |
| 5.2.2 加强文昌油田群生产工艺变更管理 |
| 5.2.3 加强设备质量管理 |
| 5.3 加强文昌油田群生产准备项目质量控制的措施 |
| 5.3.1 完善质量控制技术文件和资料 |
| 5.3.2 加强承包商的质量控制 |
| 5.4 加强人员培训 |
| 第6章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）海上油田生产动态可视化仿真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状概述 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 可视化仿真技术理论体系 |
| 2.1 系统仿真技术 |
| 2.1.1 系统 |
| 2.1.2 模型 |
| 2.1.3 仿真 |
| 2.2 科学计算可视化 |
| 2.3 基于OpenGL的海上生产可视化仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 海上油田举升设备工况分析 |
| 3.1 井筒举升系统数学模型 |
| 3.1.1 油井产能预测模型 |
| 3.1.2 油井井筒多相管流模型 |
| 3.1.3 电潜泵系统模型 |
| 3.1.4 油嘴流动模型 |
| 3.2 电潜泵工况分析 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 海上油田生产动态分析 |
| 4.1 动态分析的基本内容 |
| 4.2 基于人工神经网络的生产动态分析模型 |
| 4.2.1 BP神经网络的原理 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的海上油田生产预测模型 |
| 4.3 基于模糊逻辑理论的生产动态分析 |
| 4.3.1 模糊理论的基本概念 |
| 4.3.2 模糊综合评价法 |
| 4.3.3 权重的确定方法 |
| 4.3.4 基于模糊综合评价法的生产动态分析模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 软件设计与实例分析 |
| 5.1 软件设计 |
| 5.1.1 软件的开发环境 |
| 5.1.2 软件的功能介绍 |
| 5.2 实例分析 |
| 5.2.1 BP神经网络生产动态预测 |
| 5.2.2 模糊综合评价法生产动态分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（6）面向数字油田的云数据服务架构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景 |
| 1.1.1 数字油田已成为油田信息化发展的必然选择 |
| 1.1.2 数据质量是检验数字油田成败与否的关键 |
| 1.1.3 云数据服务是数字油田的未来发展趋势 |
| 1.2 数字油田的研究现状 |
| 1.2.1 数字油田的内涵 |
| 1.2.2 数字油田的研究现状 |
| 1.2.3 数字油田的发展趋势 |
| 1.2.4 目前存在的问题及分析 |
| 1.3 面向数字油田的云计算 |
| 1.3.1 云计算的诞生背景 |
| 1.3.2 云计算给数字油田带来的发展机遇 |
| 1.3.3 面向数字油田的云计算研究现状分析 |
| 1.4 论文主要研究内容、方法和思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.4.3 研究方法及思路 |
| 1.5 论文组织 |
| 第2章 面向数字油田的云数据服务平台解决方案 |
| 2.1 云计算的理论基础 |
| 2.1.1 云计算的定义 |
| 2.1.2 云计算的基本特征 |
| 2.1.3 云计算的服务类型 |
| 2.1.4 云计算的体系架构 |
| 2.2 面向数字油田的云平台理论框架 |
| 2.2.1 数字油田的体系架构分析 |
| 2.2.2 体系架构的对比总结 |
| 2.2.3 面向数字油田的云平台的体系架构 |
| 2.3 面向数字油田的云数据服务平台的体系结构 |
| 2.3.1 设计原则及目标 |
| 2.3.2 总体结构设计 |
| 2.3.3 体系结构的层次模型解析 |
| 2.3.4 功能系统设计 |
| 2.4 基础设施云管理系统的实现 |
| 2.4.1 基础设施管理的现状分析 |
| 2.4.2 基础设施云系统的总体方案设计 |
| 2.4.3 基础设施云系统的实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 云数据服务平台的中心主库构建 |
| 3.1 数据库建设现状分析 |
| 3.1.1 专业数据库建设 |
| 3.1.2 统建数据库建设 |
| 3.2 中心主库模型设计 |
| 3.2.1 中心主库模型的选型 |
| 3.2.2 中心主库模型的设计思路及工作流程 |
| 3.2.3 中心主库模型的设计原则 |
| 3.2.4 中心主库模型的设计规范 |
| 3.2.5 中心主库模型的设计模式 |
| 3.2.6 中心主库模型的扩展实例 |
| 3.3 数据集成总线的设计 |
| 3.3.1 数据集成概述 |
| 3.3.2 数据库集成方法 |
| 3.3.3 数据集成总线的架构设计 |
| 3.3.4 数据集成接.开发与运行 |
| 3.4 模型管理与数据集成总线管理的功能设计 |
| 3.4.1 模型管理的功能设计 |
| 3.4.2 数据总线管理的功能设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 云数据服务平台的企业服务总线构建 |
| 4.1 SOA理论基础概述 |
| 4.1.1 SOA的由来及定义 |
| 4.1.2 SOA的特点及优势 |
| 4.1.3 SOA与云计算 |
| 4.1.4 企业服务总线ESB |
| 4.2 面向云数据服务平台的企业总线的结构设计 |
| 4.2.1 数据的应用现状分析 |
| 4.2.2 基于SOA的企业服务总线的体系结构 |
| 4.2.3 基于SOA的企业服务总线的管理模式 |
| 4.3 数据服务接.设计 |
| 4.3.1 服务接.的总体架构设计 |
| 4.3.2 服务接.的内容设计 |
| 4.3.3 服务接.的开发 |
| 4.4 数据服务总线管理的功能设计 |
| 4.4.1 数据服务总线管理功能 |
| 4.4.2 数据服务总线管理的数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 云数据服务平台的质控体系 |
| 5.1 数据质量控制理论基础 |
| 5.1.1 数据质量的定义及影响因素分析 |
| 5.1.2 数据质控的评价标准 |
| 5.1.3 数据质控的技术分析 |
| 5.2 数据质量问题分析 |
| 5.2.1 完整性问题 |
| 5.2.2 格式规范性问题 |
| 5.2.3 代码规范值不统一问题 |
| 5.2.4 数据有效性问题 |
| 5.2.5 数据一致性问题 |
| 5.3 数据质量的控制技术 |
| 5.3.1 基于元数据的质控体系流程 |
| 5.3.2 数据质控措施 |
| 5.3.3 基于元数据的质控标准与规范 |
| 5.4 数据质量控制的管理功能设计 |
| 5.4.1 数据质量控制体系功能设计 |
| 5.4.2 数据质量控制体系数据库设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 原型平台的应用实例与效果分析 |
| 6.1 大港油田数字油田发展现状 |
| 6.1.1 企业基础网络建设 |
| 6.1.2 数据库建设 |
| 6.1.3 专业数据管理系统建设 |
| 6.1.4 专业应用系统建设 |
| 6.2 基础设施云管理系统的应用实例及效果 |
| 6.2.1 自助式智能集群部署 |
| 6.2.2 主流应用系统集成 |
| 6.2.3 统一的作业管理 |
| 6.2.4 全面的资源实时监控与统计报表分析 |
| 6.2.5 应用效果对比分析 |
| 6.3 云数据服务管理平台的应用效果 |
| 6.3.1 勘探开发一体化数据管理 |
| 6.3.2 可自动升级的模型管理 |
| 6.3.3 数据自动集成管理 |
| 6.3.3.1 数据集成自动化 |
| 6.3.3.2 数据接口（ODI）管理 |
| 6.3.3.3 数据差异对比 |
| 6.3.4“一站式”数据服务管理 |
| 6.3.5 数据质量在线处理 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研结论与展望 |
| 7.1 成果总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）电泵井智能实时优化技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电泵井生产优化技术发展现状 |
| 1.2.2 实时调节技术研究现状 |
| 1.2.3 智能井技术研究现状 |
| 1.3 研究主要内容和创新点 |
| 第二章 电潜泵生产模拟实验装置设计 |
| 2.1 电潜泵生产模拟实验装置组成 |
| 2.2 实验装置整体工作过程 |
| 2.3 实验装置主要功能 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 电潜泵井生产理论模型 |
| 3.1 遗传算法拟合IPR曲线 |
| 3.1.1 遗传算法 |
| 3.1.2 最低允许流动压力修正 |
| 3.1.3 模型计算精度分析 |
| 3.2 电泵井参数调节 |
| 3.2.1 油嘴调节 |
| 3.2.2 变频调节 |
| 3.3 电潜泵井工况分析 |
| 3.3.1 电潜泵效率计算 |
| 3.3.2 吸入口压力计算 |
| 3.3.3 吸入口气液比分析 |
| 3.3.4 动态控制图 |
| 3.4 模型校正 |
| 3.4.1 泵特性曲线粘度校正 |
| 3.4.2 单井理论模型校正 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 海上电潜泵井组井口干扰规律 |
| 4.1 油嘴流动 |
| 4.1.1 油嘴流动规律 |
| 4.1.2 嘴流敏感性分析 |
| 4.2 电潜泵井组井口干扰模拟实验 |
| 4.2.1 实验过程及结果 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 实时优化调节方法及设计 |
| 5.1 单井实时优化及控制 |
| 5.1.1 实时优化调节系统设计 |
| 5.1.2 动液面变化规律 |
| 5.1.3 动液面约束及保护机制 |
| 5.2 海上平台井组无模型一体化优化 |
| 5.2.1 覆盖算法效率寻优 |
| 5.2.2 无模型梯度效率寻优 |
| 5.2.3 无模型梯度效率优化算法 |
| 5.2.4 无模型梯度效率优化模拟实验 |
| 5.2.5 无模型梯度产量优化模拟实验 |
| 5.3 海上平台井组有模型一体化优化 |
| 5.3.1 BP神经网络基本理论 |
| 5.3.2 BP神经网络模型建立 |
| 5.3.3 遗传算法一体优化 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 应用实例及效果分析 |
| 6.1 单井实时优化控制应实例 |
| 6.1.1 优化实时性分析 |
| 6.1.2 优化稳定性分析 |
| 6.2 海上井组一体化优化应用实例 |
| 6.2.1 井组基础数据 |
| 6.2.2 油嘴调节敏感度 |
| 6.2.3 一体化优化结果 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）潜油电泵智能控制技术研究（论文提纲范文）
| 一、总体控制方案 |
| 二、井下监测系统设计 |
| 1. 井下测试装置设计 |
| 2. 地面二次仪表 |
| 3. 信号传输方案 |
| 三、控制器设计 |
| 1. 潜油电泵智能控制原理 |
| 2. 智能控制器的设计 |
| 四、结论 |
（9）我国海洋生态经济系统协调发展测度与优化机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 生态经济协调发展相关研究综述 |
| 1.2.2 海洋生态经济协调发展研究综述 |
| 1.3 研究思路及框架 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 所用研究方法 |
| 1.3.3 研究逻辑框架 |
| 2 海洋生态经济系统基础理论 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 生态经济系统 |
| 2.1.2 生态经济协调 |
| 2.1.3 海洋生态经济系统 |
| 2.1.4 海洋生态经济协调 |
| 2.2 海洋生态经济系统构成 |
| 2.2.1 海洋生态子系统 |
| 2.2.2 海洋经济子系统 |
| 2.2.3 海洋社会子系统 |
| 2.3 海洋生态经济系统特征 |
| 2.3.1 经济目的性 |
| 2.3.2 人工干扰性 |
| 2.3.3 系统可塑性 |
| 2.3.4 系统开放性 |
| 2.3.5 海域差异性 |
| 2.3.6 生产制约性 |
| 2.4 海洋生态经济系统研究理论依据 |
| 2.4.1 耗散结构理论 |
| 2.4.2 协同学理论 |
| 2.4.3 生态经济学理论 |
| 2.4.4 可持续发展理论 |
| 3 我国海洋生态经济系统结构与功能分析 |
| 3.1 我国海洋生态经济系统结构分析 |
| 3.1.1 海洋生态子系统结构分析 |
| 3.1.2 海洋经济子系统结构分析 |
| 3.1.3 海洋社会子系统结构分析 |
| 3.2 我国海洋生态经济系统功能衡量 |
| 3.2.1 海洋生态经济系统的能量流 |
| 3.2.2 海洋生态经济系统的物质流 |
| 3.2.3 海洋生态经济系统的信息流 |
| 3.2.4 海洋生态经济系统的价值流 |
| 4 我国海洋生态经济系统发展状态及其协调度测算 |
| 4.1 我国海洋生态经济系统发展状态量化辨识 |
| 4.1.1 海洋生态经济系统发展状态评价指标体系确定 |
| 4.1.2 海洋生态经济系统发展状态评价指标权重计算 |
| 4.1.3 海洋生态经济系统发展状态评价模型构建 |
| 4.2 我国海洋生态经济系统发展状态评价分析 |
| 4.2.1 海洋生态经济系统发展状态的时间演变分析 |
| 4.2.2 海洋生态经济系统发展状态的空间差异分析 |
| 4.3 我国海洋生态经济系统协调度定量判定 |
| 4.3.1 海洋生态经济系统交互胁迫关系验证 |
| 4.3.2 海洋生态经济系统协调发展阶段及类型判别标准 |
| 4.3.3 海洋生态经济系统协调度综合评估 |
| 5 我国海洋生态经济系统非协调状态形成机理模拟 |
| 5.1 我国海洋生态经济系统典型非协调状态的具体表现 |
| 5.1.1 海洋产业发展与海洋资源消耗的非协调 |
| 5.1.2 海洋经济增长和海洋环境保护的非协调 |
| 5.1.3 沿海人口激增与海洋生态容量的非协调 |
| 5.1.4 社会生产力与海洋自然生态力的非协调 |
| 5.2 海洋生态经济系统非协调状态形成机理模型架构 |
| 5.2.1 非协调状态形成成分提取 |
| 5.2.2 非协调机理拟合方法选择 |
| 5.2.3 非协调机理假设体系提出 |
| 5.2.4 非协调机理概念模型构建 |
| 5.3 我国海洋生态经济系统非协调状态形成机理拟合验证 |
| 5.3.1 非协调形成机理模型拟合与评价 |
| 5.3.2 非协调形成机理模型调整与修正 |
| 5.3.3 非协调形成假设体系检验与分析 |
| 5.4 我国海洋生态经济系统非协调状态形成路径及关键因素 |
| 5.4.1 海洋生态经济系统非协调状态形成的传导路径 |
| 5.4.2 海洋生态经济系统非协调状态形成的关键因素 |
| 5.4.3 海洋生态经济系统非协调状态形成的结构模型 |
| 5.5 我国海洋生态经济系统非协调状态预警体系设计 |
| 5.5.1 海洋生态经济系统非协调预警系统建立 |
| 5.5.2 海洋生态经济系统非协调预警界限确定 |
| 6 我国海洋生态经济系统协调发展目标与模式选择 |
| 6.1 我国海洋生态经济系统协调发展的指导思想 |
| 6.1.1 海洋生态经济系统协调发展的原理依据 |
| 6.1.2 海洋生态经济系统协调发展的基本原则 |
| 6.1.3 海洋生态经济系统协调发展的整体思路 |
| 6.2 我国海洋生态经济系统协调发展的目标体系 |
| 6.2.1 海洋生态经济系统协调发展的总体性目标 |
| 6.2.2 海洋生态经济系统资源配置的效率性目标 |
| 6.2.3 海洋生态经济系统各子系统的阶段性目标 |
| 6.3 我国海洋生态经济系统协调发展的主要内容 |
| 6.3.1 海洋生态经济系统的结构性协调 |
| 6.3.2 海洋生态经济系统的功能性协调 |
| 6.3.3 海洋生态经济系统的时空性协调 |
| 6.4 我国海洋生态经济系统协调发展的基本模式 |
| 6.4.1 经济主导型协调发展模式 |
| 6.4.2 生态主导型协调发展模式 |
| 6.4.3 社会节约型协调发展模式 |
| 7 我国海洋生态经济系统协调发展优化机制构建 |
| 7.1 我国海洋生态经济系统协调发展优化机制构成 |
| 7.1.1 海洋生态经济系统协调发展的动力机制 |
| 7.1.2 海洋生态经济系统协调发展的创新机制 |
| 7.1.3 海洋生态经济系统协调发展的保障机制 |
| 7.2 我国海洋生态经济系统协调发展优化措施实施 |
| 7.2.1 重视海洋生态经济动态和预警播报 |
| 7.2.2 倡导低碳型消费理念以及行为方式 |
| 7.2.3 培育海洋生态产业体系和产业集群 |
| 7.2.4 加强海洋污染治理及生态系统修复 |
| 7.2.5 实施资源产权划分和生态补偿制度 |
| 7.2.6 健全海洋生态经济管理及法规体系 |
| 8 结语 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新之处 |
| 8.3 不足之处 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
| 附录Ⅲ |
| 附录Ⅳ |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）油气井智能开采技术综述与发展趋势（论文提纲范文）
| 1 简介 |
| 2 智能井技术原理及特点 |
| 3 国内外应用实例 |
| 4 最新应用和发展趋势 |
| 4.1 智能井技术在非常规油气资源开发中的应用 |
| 4.1.1 低渗透致密油气藏[11] |
| 4.1.2 稠油蒸汽驱和SAGD |
| 4.1.3 高温/高压以及特殊环境的油气藏 |
| 4.2 国内外智能井技术发展趋势 |
| 4.2.1 智能井技术与数字油田的建设相结合 |
| 4.2.2 智能井技术将向前馈控制技术方向发展 |
| 5 结论 |
四、现代控制技术在海洋石油电潜泵井生产管理中的应用前景（论文参考文献）
- [1]海上油气水井电潜泵的数据分析及故障诊断研究[D]. 杨佳丽. 广东海洋大学, 2021
- [2]基于物联网的采油生产业务流程再造研究 ——以S采油厂为例[D]. 敬兴隆. 电子科技大学, 2020(01)
- [3]潜油电泵自动控制技术研究[D]. 石懋峘. 中国石油大学(华东), 2015(06)
- [4]文昌油田群生产准备项目质量管理研究[D]. 戴毅. 西南石油大学, 2015(03)
- [5]海上油田生产动态可视化仿真技术研究[D]. 王家鹏. 中国石油大学(华东), 2015(04)
- [6]面向数字油田的云数据服务架构研究[D]. 朱正平. 长江大学, 2015(03)
- [7]电泵井智能实时优化技术研究[D]. 隋义勇. 中国地质大学(北京), 2014(06)
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