油气大数据分析利用PDF电子书下载

第1章 软计算基础 1

上游数据分析中的现状 3

数据驱动模型 6

从柏拉图到亚里士多德的进化 11

描述性和预测性模型 12

SEMMA过程 15

高性能分析 16

上游数据的三个原则 20

探索与生产价值提案 22

油田分析 24

我是一名 29

参考文献 32

第2章 数据管理 35

勘探与生产价值定位 38

数据管理平台 40

数据库阵列 49

结构化数据和非结构化数据 53

提取、转换和加载过程 54

大数据分析 56

标准数据来源 57

案例研究：生产数据质量控制框架 59

最佳实践 61

参考文献 66

第3章 地震属性分析 67

勘探与开发价值主张 69

时延地震勘探 70

地震属性 71

油藏表征 73

油藏管理 74

地震数据分析 75

案例研究：由地震属性定义的油藏特征 97

参考文献 113

第4章 油藏描述和模拟 115

勘探与生产价值主张 118

探索性数据分析 120

油藏描述周期 123

传统数据分析 124

油藏模拟 125

案例分析 131

参考文献 148

第5章 钻井和完井优化 149

勘探与生产价值主张 152

工作流程1：减少非生产时间 154

工作流程2：钻井参数优化 161

案例分析 164

第6章 油藏管理 181

勘探与生产的价值定位 184

未来数字油田 187

卓越分析中心 193

分析工作流程：最好的实践 196

案例分析 200

第7章 产量预测 223

勘探与开采的价值主张 226

基于网络的产量递减曲线分析工具 228

非常规油气储量估计 247

案例分析：加密井产量预测 250

参考文献 254

第8章 生产优化 255

勘探与生产价值主张 259

案例研究 259

参考文献 286

第9章 油气行业大数据分析与管理 289

勘探开发领域内的价值主张 292

探索性数据分析模块 294

探索性数据分析方法中的统计图表与图形 300

细分集成方法 307

数据可视化 309

案例分析 312

第10章 大数据：结构化数据和非结构化数据 325

油气资源探测与生产 330

集合专家知识和数据驱动的系统 333

案例分析 338

多元地质统计学 347

大数据工作流程 349

参考文献 357

后记 358