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专利简介
本发明公开了一种基于知识图谱的区域产业关联效应趋势预测方法,首先基于构建完整的产业知识图谱,使用TransE模型进行表示学习,将产业知识图谱内实体和关系向量化;将关联效应趋势预测问题看作马尔科夫决策问题,并初始化环境空间;用长短期记忆网络LSTM对历史路径信息进行编码,提取历史路径特征;使用自注意力机制提取当前节点的邻接节点特征;基于历史路径特征和邻接节点特征,使用两层全连接神经网络构建策略网络模型,引导Agent进行下一步动作,最终Agent所到达的节点则为预测结果。本发明能够进行企业重大风险识别与防范、企业群集行为和企业群集事件发生带来的结果趋势预测,进而可以沙盘推演产业链上的发展情况,促进产业技术***和优化升级。
温馨提示
此专利适用于积分落户、高企申报、中考加分、自主招生申报、获得大学学分。
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面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台
成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
行业:石油和天然气开采专业及辅助性活动
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成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
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成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
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成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
行业:石油和天然气开采专业及辅助性活动
面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台
成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
行业:石油和天然气开采专业及辅助性活动
面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台
成果简介:该成果平台依托工业互联网技术支撑,运用云计算、物联网、大数据、知识图谱、人工智能等新一代信息技术,构建了以数字为核心的油气产业链解决方案库,形成了具有全面感知、自动预测、智能优化、智能调控、科学决策等特点的数智一体化平台,为油气勘探、开发、生产、集输、储运、销售的高质量发展提供一站式技术支持,成为油气工业持续发展实现降本增效、提质升级、精益生产、安全环保、转型发展的重要手段。平台以油气数据资源为基础、人工智能算法为核心、大数据平台算力为支撑,构建油气数据资源池,通过数据连接、集成、清洗、融合等手段提升数据质量,利用数据挖掘与机器学习等技术,搭建智能服务构件库和集成库,实现服务功能模块化,然后进行行业工业化应用,平台构架如下图所示:成熟程度及推广应用情况:目前处于何种研发阶段:☒研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒有 ☐无 已投入成本:50 万以上。推广应用情况:目前该成果平台已经在油气能源领域成功推广,正在向资源、环境领域逐步推广。期望技术转移成交价格(大概金额):面谈。技术优势:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台由四大模块构成,分别为大数据技术工具、一体化数据治理、智慧油气开发、智慧市场分析。大数据技术工具主要有:大数据融合管理系统 PandaDB、大数据流水线系统 Piflow、大数据软件快速弹性部署和管理工具 PackOne、大数据云分析与服务系统 iAnalysis、数据可视化智能云平台 DVIZ、分布式科学数据汇聚管理与服务平台 VDB4.0 等,整体构成大数据一体化全流程软件工具栈。目前,已在国家生态科学数据中心、中国科学院地球大数据科学数据中心、中国历史研究数据平台等项目上应用。一体化数据治理,包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和数据应用,将繁重的数据开发化简为拖拽式页面交互,降低大数据技术门槛,构建插件化任务执行器灵活支持不同行业业务需求,帮助用户专注于数据价值的挖掘和探索,快速落地大数据项目。目前,已应用于科协数据知识管理与服务平台项目、国家烟草专卖局烟叶大数据分析服务平台项目。智慧油气开发主要有:基于多种深度学习模型构建储层物性预测系统、基于深度神经网络构建油气产能评价系统、基于长短时记忆神经网络构建油气产量预测系统、基于物理和数据双驱动模型构建压裂效果评价系统、基于模糊推理构建新井目标区域智能决策系统、基于卷积神经网络构建测井解释智能分析系统,主要应用在油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化方面。目前,已应用于华北油田郑庄煤层气区块油气生产决策平台项目、山西省沁水盆地煤层气区块油气生产可视化大屏项目、中东油田基于深度学习的油藏开发动态智能预测算法及软件研发项目。智慧市场分析主要有:天然气基础设施管理、天然气市场供需预测、天然气市场价格感知,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策。目前,已应用于中集安瑞科天然气大数据可视化市场分析平台项目。在油气上游开发业务中,主要服务油气田开发研究、开发效果监测、开发环节优化等方面。针对不同地质对象,以感知、互联、数据融合为基础,基于静态数据和实时监测动态数据,借助机器学习算法及数据挖掘技术,可以快速进行精细油藏描述、物性分析、剩余油分析、生产动态评价以及开发方案优化等功能分析,挖潜区块生产动态变化原因,通过智能调参、智能调配、智能分注等精准操控,辅助制定开发方案及调整优化措施,促进油气开采处于最佳状态。在油气中游业务中,考虑油气田滚动开发的持续性特征,以管网系统为基础,将油藏采油、集输、调度、污液处理、及物联网监测等系统关联耦合,构建地面地下一体化油气智慧网络系统。系统包含油气采集分析系统、集输管理系统、污水处理系统、调度指挥系统及工程物联网监测系统,将实际工程应用、物理规律与计算机科学相结合,打造由五大生产系统构成的生产闭环称为“亚闭环网络系统”,系统构架图如下图所示:在设备运维业务方面,通过传感器、物联网等技术实时获取现有设备测点海量数据流,实现钻井、采油、炼化等设备运行状态可视化连续在线监测和运行维护管理。结合先进的大数据技术,应用机器学习、自控技术知识库与专家经验,实时感知设备参数变化趋势,为设备运行维护提供前置性保护,最终提高运维效率、降低维护成本、保证作业过程安全平稳,如下图所示:在油气下游业务方面,依托平台积累的海量天然气市场行业数据,同互联网、人工智能紧密衔接,解决天然气行业分散数据的系统化及科学化应用难题,提升天然气市场运行监测跟踪、燃气企业业务管理及经营决策、天然气管道运营、LNG 国际及国内贸易等版块的智能化水平,为政府决策制定、行业监管、企业提高生产运营效率、学界开展行业研究贡献大数据智慧,让数据更加人性化服务于客户消费体验。性能指标:平台依托大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室和中国科技云平台在大数据应用技术和超高算力支撑下,围绕油气大数据产业发展中的规模性、高速性、多样性等复杂性问题,持续汇聚多形态数据资源,融合多形态测试基准程序,建设基于云计算的大数据分析与计算关键技术研发平台、支撑大数据分析与计算的核心算法、软件及系统测试平台、大数据分析与计算技术验证平台。平台可兼容多类型、多对象的数据库资源的对接传输,基于自研的大数据流水线管理系统,实现 PB(1PB=1024TB)级多源异构数据的快速弹性可扩展存储、清洗、融合等,具备 PF 级(每秒浮点运算次数亿亿次)的运算能力,融合 100 油气专业领域数据分析算法组件库,实现油气领域智能化分析,指导油气高效生产。平台优势如下表所示:市场分析:面向资能环领域需求的人工智能算法及大数据分析平台,主要服务对象面向资源、能源、环境领域的政府机关、科研单位、企事业单位等。资源方面:主要面向资源数据中心汇、管、服软环境建设需求商。正在对接企业有:北京市海淀区水务局、中石化经济技术研究院等。能源方面:主要面向石油化工行业的上、中、下游供应商和服务商。已合作企业有:中石油勘探开发研究院开发所、中石油勘探开发研究院煤层气所、昆仑数智科技有限责任公司、中集安瑞科控股有限公司、淄博市热力集团、中国燃气研究院。正在对接企业有:中石油勘探开发研究院页岩气所、大庆油田、中石化勘探开发研究院、中石化工程技术服务公司、胜利油田信息管理局、胜利油田勘探开发院、胜利油田工程技术院、中石化西南油气田、中海油研究院、延长石油等。环境方面:主要面向水资源利用和水生态环境保护服务商。正在对接企业有:北控水务集团、大连水务集团、唐山市政府等。经济效益分析:目前平台已经在合作单位正式投入运营,根据技术合作单位的客户分析报告:2021 年,已达成合同额 100 万元,预计年度总合同额约 200 万元,预计利润率 10%;2022 年,预计年度合同额 500 万元,预计利润率 20%;2023 年,预计年度合同额 1000 万元,预计利润率 20%。
行业:石油和天然气开采专业及辅助性活动