基于数据流的油水井工况趋势分析方法研究

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基于数据流的油水井工况趋势分析方法研究

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基于数据流的油水井工况趋势分析方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
创新点摘要	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
· 研究背景与意义	第10-12页
· 研究背景	第10-11页
· 研究目的及意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-16页
· 数据流挖掘方法研究现状	第12-14页
· 数据流趋势分析研究现状	第14-15页
· 油水井工况诊断技术研究现状	第15-16页
· 课题主要研究内容及目标	第16-17页
· 课题主要研究内容	第16-17页
· 课题主要研究目标	第17页
· 本文组织结构	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第二章相关概念和技术	第19-31页
· 油水井工况	第19-21页
· 油水井工况描述	第19页
· 油水井工况相关参数	第19-20页
· 油水井典型故障分析	第20-21页
· 数据挖掘	第21-24页
· 数据挖掘技术的概念	第21-22页
· 数据挖掘技术的常用方法	第22-24页
· 数据流相关概念及技术	第24-26页
· 数据流	第24-25页
· 数据流管理系统	第25-26页
· 数据流挖掘	第26-30页
· 数据流模式表示方法	第27页
· 时间序列模式表示方法	第27-29页
· 数据流挖掘算法	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章基于数据流的油水井工况趋势分析模型	第31-37页
· 系统体系结构	第31-33页
· 数据挖掘系统体系结构	第31-32页
· 数据流挖掘系统体系结构	第32-33页
· 模型设计目标及实现思路	第33页
· 模型总体框架	第33-36页
· 数据源层	第34页
· 概要结构存储	第34-35页
· 待挖掘数据层	第35页
· 数据挖掘层	第35页
· 知识库与知识展示层	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章数据流聚类与趋势分析算法	第37-63页
· 相关工作	第37-38页
· 数据流的定义	第37页
· 滑动窗口模型	第37-38页
· 数据流聚类算法	第38-42页
· 常用的数据流聚类算法	第39页
· 数据流聚类算法分析	第39-42页
· 基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法	第42-47页
· 算法描述	第42-46页
· 算法性能分析	第46-47页
· 趋势分析方法	第47-53页
· 方法概述	第47-49页
· 回归模型概述	第49-52页
· 差方分析概述	第52-53页
· 基于分割点的最小二乘多元回归趋势分析方法	第53-59页
· 建模流程	第53-57页
· 算法描述	第57-58页
· 算法性能分析	第58页
· 算法实验与分析	第58-59页
· 模式异常	第59-62页
· 本章小结	第62-63页
第五章油水井工况趋势分析系统的设计与实验	第63-69页
· 系统的功能模块及工作流程	第63-65页
· 基础信息维护模块	第65页
· 数据采集模块	第65页
· 模拟数据流监测及数据流模式表示模块	第65-66页
· 数据流趋势分析模块	第66-67页
· 数据流模式异常模块	第67-68页
· 本章小结	第68-69页
第六章总结与展望	第69-70页
参考文献	第70-75页
发表文章目录	第75-76页
致谢	第76-77页
详细摘要	第77-88 页

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