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和勤BI牽手大港油田

   2007-05-23 eNet硅谷動力毛井井

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核心提示:日前,知名軟件廠商和勤軟件技術有限公司透露,其下最知名的商業智能產品再開新花——大港油田項目已經順利

  日前,知名軟件廠商和勤軟件技術有限公司透露,其下最知名的商業智能產品再開新花——大港油田項目已經順利驗收。鑒于和勤商業智能以往在行業中的專業經驗,在眾多的BI產品中,大港油田最終選擇與和勤牽手,選用了為其量身打造的采用數據挖掘技術進行潛力層發現的解決方案。據悉,由于第一期的順利驗收,目前已進入第二期方案的研討階段。

  當今在我國,油田開發中通常是通過電阻率來識別油層,而在多年的開發中,有一些油層,由于種種原因不具有高電阻率,這種油層屬于剩余油發現中的一部分有潛力的油層。針對這種狀況,和勤抓住了客戶的核心需求,同時兼顧大港油田多年的開發和信息系統的建設,積累了大量的數據和對油藏認知經驗。最終采用和勤專門為其打造的數據挖掘技術與已有知識結合,專門針對低阻層進行分類歸并和特征提取,進而幫助地質師更快的發現潛力層,從而確保大港油田石油的穩產。

  在此解決方案中所應用的核心技術——數據挖掘(DM:Data Mining.)也稱為數據庫中的知識發現KDD(Knowledge Discovery in Database),是近幾年隨著數據庫和人工智能理論發展起來的一門新興的數據庫技術。它匯聚了數據庫、人工智能理論、統計學、可視化技術等不同學科和領域的知識;是一個從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數據中提取隱含的、事先未知的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

  在核心技術的引領下,通過數據挖掘的分類方法、聚類方法和關聯分析,尋找低阻層特征,并通過已有知識進一步挖掘。其中包括對已有成果的理解分析、對低阻層的形成機理進行分析和總結,加之隨時可以吸取其它油田的經驗,對發現的低阻層特征進行驗證。解決方案還可根據低阻層特征設計配配算法,最終通過已有知識對未知的低阻層給出一個評估,因此要根據尋找出的低阻層特征設計匹配算法,實現對未知低阻層的評估。本項目的成功關鍵是與油藏、地質工程師的緊密結合,僅僅通過數據挖掘工具,忽視已經積累的知識,是遠遠不夠的;而僅僅通過已有知識,而不利用先進的工具,也會失去一些本應得到的發現。

  作為中國首家民族自主知識產權的商業智能軟件公司,和勤軟件已經擁有包括外資銀行在內的來自10多個行業用戶,為上海銀行、建設銀行、中國證監會、嘉實基金、中國聯通、中國移動、中國國航、中國石油、北京公交總公司、衛生部、黑龍江社保、化工部、西門子等各個行業提供了優質的軟件產品、行業解決方案、系統集成服務,在各個領域進行了深厚的積累。

  和勤軟件在各行業的應用均得到了良好的業績,和勤公司將憑借與國際同步的先進技術、自主的知識產權和強大的本地化產品與技術支持及一站式解決方案的三把利刃,更好的幫助企業提高內部控制和決策的質量,使企業在市場上更富有競爭力



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