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公开(公告)号:CN118674383A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310251892.1
申请日:2023-03-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明提供的一种基于人工智能的业务流程生成方法及系统,所述生成方法包括:获取包含对业务处理过程进行描述的内容的第一多媒体数据;对所述第一多媒体数据进行识别和修正得到第一识别数据;根据所述第一识别数据和业务方画像数据生成业务流程图;根据所述业务流程图确定标准流程单元和非标准流程单元;从标准流程组件库中选择与所述标准流程单元对应的第一标准流程组件;根据所述业务流程图和所述非标准流程单元生成对应的第一非标准流程组件;根据所述第一标准流程组件和所述第一非标准流程组件生成业务流程。不仅能够及时记录与业务方的需求沟通内容,还能根据业务方的画像准确理解业务方的需求,并自动生成业务流程。
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公开(公告)号:CN118674382A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310251885.1
申请日:2023-03-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明提供的一种流程数据同步方法及系统,通过响应于第一工作流程中第一流程节点的操作提交建立第二流程节点与第三流程节点的依赖关系请求,确定所述第二流程节点与所述第三流程节点的依赖关系是否成立,当所述依赖关系成立时,建立所述第二流程节点与所述第三流程节点的依赖关系使所述述第二流程节点与所述第三流程节点之中的一个被配置为依赖节点,另一个被配置为被依赖节点,根据所述依赖关系修改所述第一工作流程和所述第二工作流程的流转状态以及流转参数,当所述被依赖节点的状态符合依赖条件时,将所述被依赖节点的流程数据同步至所述依赖节点,使得工作流程引擎具有灵活、高效、稳定以及可靠的特点。
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公开(公告)号:CN118674082A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310251877.7
申请日:2023-03-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
Abstract: 本发明提供的一种基于模型融合的油田产油量预测方法包括:利用不同子模型对局部特征信息的表达程度不同,对它们的拟合结果进行整合,来实现对所有测井深度点特征的提取,避免了已有方法中存在的局部侧重缺陷,解决实际工程中油田试油日产油量预测遇到的技术难题。
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公开(公告)号:CN110347720A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910572781.4
申请日:2019-06-27
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06Q10/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于流程化的压裂选井选层方法,包括:分析影响选井选层因素,建立选井选层数据库;进行压裂井数据综合查询,实现压裂井数据查询和多级筛选;进行压裂影响因素分析,实现影响因素相关性分析和统计分析;建立压裂效果评价图版,实现压裂效果快速定性预测;结合地质成果和工艺效果,实现压裂效果综合评价;利用定量预测算法,进行压裂效果的定量预测;建立符合不同地质体特征的措施井选井选层原则。该方法基于数据库系统,把地质与工艺紧密结合,提供了跨专业的分析评价工具,综合运用统计分析、快速预判、定量预测方法,提高了工艺针对性与成功率;将成熟技术程序化,实现了资源共享,为单井增产决策与工艺优化提供重要技术支持。
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公开(公告)号:CN110069705A
公开(公告)日:2019-07-30
申请号:CN201910227492.0
申请日:2019-03-25
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于变异系数法的油田云应用组件推荐方法,包括以下步骤:S1、油田云应用组件日志数据采集;S2、数据归一化处理;对油田应用组件评价矩阵进行归一化处理,来消除不同指标间的量纲差异,使各指标的数值映射到区间[0,1]之间,得到规范化评价矩阵;S3、利用变异系数法构建虚拟评分矩阵;S4、推荐模型的建立;采用基于用户的协同过滤算法与变异系数法相结合的方式建立油田云应用组件推荐模型,采用变异系数法从多维度分析并模拟用户评分,根据Jaccard公式计算油田云用户之间的相似性,由兴趣度计算公式计算用户对油田云应用组件的兴趣度,兴趣度值即为用户的推荐结果。
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公开(公告)号:CN118673105A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310251896.X
申请日:2023-03-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供的本发明公开了一种基于科研项目知识图谱的智能问答方法及系统,解决了知识的关联性问题,有效弥补了传统单一内容检索的不足,同时该方法更直接、直观的反馈用户答案,对于未能解答的问题,也能够给予相关的问题推荐或委婉的答复,实现了用户问题的智能化解答,提高了解答的效率和准确度。
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公开(公告)号:CN110347720B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN201910572781.4
申请日:2019-06-27
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06Q10/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于流程化的压裂选井选层方法,包括:分析影响选井选层因素,建立选井选层数据库;进行压裂井数据综合查询,实现压裂井数据查询和多级筛选;进行压裂影响因素分析,实现影响因素相关性分析和统计分析;建立压裂效果评价图版,实现压裂效果快速定性预测;结合地质成果和工艺效果,实现压裂效果综合评价;利用定量预测算法,进行压裂效果的定量预测;建立符合不同地质体特征的措施井选井选层原则。该方法基于数据库系统,把地质与工艺紧密结合,提供了跨专业的分析评价工具,综合运用统计分析、快速预判、定量预测方法,提高了工艺针对性与成功率;将成熟技术程序化,实现了资源共享,为单井增产决策与工艺优化提供重要技术支持。
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公开(公告)号:CN108873706B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN201810855374.X
申请日:2018-07-30
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法,该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法包括:步骤1,进行基于深度神经网络的圈闭评价数据表示;步骤2,进行专家评价的因子描述;步骤3,进行基于深度神经网络的圈闭评价算法设计。该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法充分利用了数据量较大时,直接的统计显然无法表达深层的变化的特性,在很大程度上提高了遴选专家的准确率,可以开展进行圈闭评价实践中的专家推荐工作。
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公开(公告)号:CN109063436A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810855367.X
申请日:2018-07-30
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G06F21/31
CPC classification number: G06F21/31
Abstract: 本发明提供一种支持多应用的企业级权限管控和应用方法,该支持多应用的企业级权限管控和应用方法包括:步骤1,建立用户中心,构建一套完整的用户中心;步骤2,建立应用中心,构建一套完整的应用中心;步骤3,建立权限模型管理中心,构建一套完整的权限模型管理中心;步骤4,进行支持业务应用的权限控制。该支持多应用的企业级权限管控和应用方法解决了油田企业应用系统中组织机构、权限模型不一致,权限管理功能分散,用户信息不统一等管控问题,以油田的业务管理层级为蓝本,打造符合岗位化应用的权限分配、管控、应用体系,力争实现与实际生产管理、业务应用相一致的生态型信息资源安全管理模式。
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公开(公告)号:CN108873706A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810855374.X
申请日:2018-07-30
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法,该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法包括:步骤1,进行基于深度神经网络的圈闭评价数据表示;步骤2,进行专家评价的因子描述;步骤3,进行基于深度神经网络的圈闭评价算法设计。该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法充分利用了数据量较大时,直接的统计显然无法表达深层的变化的特性,在很大程度上提高了遴选专家的准确率,可以开展进行圈闭评价实践中的专家推荐工作。
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