灰色预测理论在长庆油田安全事故中的应用

2022-09-11

引言

长庆油田采油八厂在多年的生产过程中, 发生了很多灾害事故, 造成了人员的伤亡。该厂仍未采取科学的理论依据对事故发生的统计数据进行有效的分析与计算, 这对事故发生的预防以及科学决策都产生了很大的障碍, 根据这个难题, 本文采用灰色预测法, 对长庆油田采油八厂的事故负伤率进行科学的分析与计算, 将收集到的有效数据, 利用GM (1, 1) 模型进行建模, 通过模型与真实数据的结合, 得出计算结果, 计算出预测值以及计算结果的精度等级。

一、灰色预测理论研究现状

灰色预测这一理论是由注明教授邓聚龙于1982年提出的, 他在著名期刊上发表了一篇关于灰色预测理论的文章, 从而拉开了这一理论的问世。这也标志着一门新兴学科的诞生。之后, 英国科技情报中心从这门学科上看到了广阔的发展前景和科学研究价值, 为灰色理论系统提供了广阔的发展研究平台。灰色系统理论在30多年的发展历程中, 不断受到世界诸多学者的关注与探索。

其中, GM (1, 1) 模型是该理论中最为常用的模型之一, 由于其建模所需样本与建模过程比较简单, 因此得到了广泛的应用。

二、模型的建立与求解

灰色预测理论的基本方法是将无序的数据通过科学的方法进行计算得到有序的结果, 从而得出预期的预测成果。在油田事故的负伤人员统计数据中, 很难直观的发现其中的数据规律, 通过对数据建立GM (1, 1) 模型进行求解, 能够得出预测值, 对科学决策提供保障。

三、事故案例分析

长庆油田第八采油厂安全科年度人员负伤统计报告中得到数据, 从数据中很难直观的看出该厂近十年人员负伤的基本情况, 通过建立GM (1, 1) 模型, 计算预测值x̑11 (0) 和x̑12 (0) , 以及后验差检验值P、C, 得出预测精度等级。

利用预测模型GM (1, 1) 进行预测:从表2中的结果得到原始离散数据序列:

通过累加得到离散数据序列:

建立数据矩阵B及yN求得:

求得:a=0.2466359308 u=36.80684182169

将a和u代入式 (3) 得:

C=0.234;计算结果小于0.35;由计算结果可知预测精度为好 (GOOD)

由计算结果可知预测精度为好 (GOOD)

预测结果:2013年该厂的负伤人数预测值为2.689, 2014年该厂的负伤人数预测值为2.101。

结论

通过灰色预测法GM (1, 1) 模型对长庆油田第八采油厂人员负伤率的科学计算与分析, 得出以下结论: (1) GM (1, 1) 模型在油田安全领域能够得到有效的应用。 (2) 在预测精度良好的情况下, 通过此次模型计算, 得出该厂安全状况趋于稳定。

摘要：近年来, 随着石油业的迅猛发展, 油田安全事故频频发生。油田一旦发生安全事故, 造成的事故危害往往是难以估测的。因此, 如何选取正确的科学技术手段用于油田安全事故当中, 进一步完善油田安全的体系, 是石油行业急需解决的重大问题。利用灰色预测理论对事故的发生进行预测, 能够直观地将预测结果表现出来, 从而可以有效地解决上述问题。本文通过对某油田事故案例的调查及数据收集, 采用GM (1, 1) 模型对调查到的数据进行科学的分析与计算, 通过计算得出预测结果。

关键词：灰色预测,GM (1, 1) 模型,油田事故,负伤率