BP神经网络用于石油工程的项目管理.pdf

第3 3 卷第2 期 2 0 1 4 ．0 2 行业论坛 B P神经网络用于石油工程的项 目管理 王天宇 北京 航空 航天 大学 摘要 B P神经网络具备 以任 意精度逼近 函数 的能力 ，具有 自组织、 自适应、 自学习、高度 非线性映射性 、泛化性、容错性强的优点 ，所 以特别适合 于解决石油工程项 目管理这种非线性 很 高的复杂 问题 。讨论 B P 神经 网络在石油工程项 目管理 中的应用 ，展现 了其在很 多方面的优越 性 ，值得强调 的是在具体应用 B P 神经 网络 时，样本和指标的选取 以及预 处理要按照具体的问题 背景 、 目的和要 求进行选取 和处理。 由于设置训练参数对整个神经 网络的精度和泛化能力的影 响 ，所以训练参数的设置可能需要 多次调整完成。 关键词B P 神经网络；石油工程；项目管理 d o i 1 0 ． 3 9 6 9 8 ． i s s n ． 1 0 0 6 6 8 9 6 ． 2 0 1 4 ． 2 ． 0 0 2 B P B a c k P r o p a g a t i o n 神经网络是目前应用最 广泛的神经网络模型之一，它是一种按误差逆传播 算法训练的多层前馈网络 。B P 神经网络具备以任 意精度逼近函数的能力，具有 自组织、自适应 、自 学习、高度非线性映射性、泛化性 、容错性强的优 点，所以特别适合于解决石油工程项目管理这种非 线性很高的复杂问题。 1 应用的基本步骤 1 ． 1 指标体系的构建 在实践中，处理石油工程项 目管理的问题首先 需要针对不同的目标和特点选取不同的指标 ，构建 出适合的指标体系。在选取指标时应该注意选择足 够多的典型、高精度的样本 ， 并且合理分布训练样 本 、检验样本 、测试样本的数量 ，尽量避免训练过 程中出现 “ 过拟合”并保持网络模型的性能。 1 ． 2 设计 B P 网络结构 选取完成指标体系后 ，开始设计 B P网络 的结 构，根据石油工程项目管理 目 标和指标体系分别确 定输入与输 出节点数 、隐含层节点数 、层数 以及激 活函数。一般选用只有一层隐含层的网络结构，为 了使网络结构高效和运行的快捷，可以通过增加隐 含层节点数的方法提高训练速度。 1 ． 3 训练并检验 B P 神经网络 B P神经 网络的训练需要找到正确 的训练函 数 ，设置合适参数，然后逐渐调试，让整个样本误 差值小于所允许的最大误差 8。针对费用控制可以 采用 p u r e l i n 函数为传递函数，使得网络输出为任 意值。另外将B P 神经网络与工程项 目管理常用方 法如决策树分析、层次分析法 、主成分分析法等结 合 ，能够达到更好的效果 。 2 应用范围 石油工程项目是指在石油天然气资源的勘探开 发建设活动中，经过可行性研究和评估，明确了预 期 目标 、任务量 、质量标准 、投资条件 、时间要求 和组成结构的一次性工程建设任务。石油工程项 目 在工程的进行中，影响工程的主要是人 、物与环 境这三大因素 。根据 以上特点 ，可 以将石油工程 项 目 管理划分为五个方面费用控制管理、时间进 度管理 、质量管理 、投标报价管理以及 H S E管 理 。B P 神经网络在这五个方面中都可以进行应 用 ，并有一定的优势。 2 ． 1 费用控制管理 一 般的石油工程项 目 规模、投资均较巨大，为 了在项 目的建设实施中尽可能合理减少项 目预算以 外的附加支出，以达到费用管理的最佳效果，费用 的控制是一个非常重要的措施，费用控制管理的目 的也是项目管理的主要内容之一。石油工程总承包 商一般从项 目的前期设计 、项目实施 、维护等阶段 进行费用估算和控制 。 石油工程项 目的运营周期较长 ，很多工程在国 外涉及到汇率的问题 ， 进行费用管理时会使用大量 不完整、模糊不确定或规律性不明显的数据。传统 的费用管理不能很好地处理这样的数据 ，很难权衡 各方面之后得到准确的结果。而B P 神经网络可以 先从市场价格、汇率替换等方面的确定机制出发， 依据影响供货商价格、劳动力价格和设备租赁费等 的因素建立一个准确可靠的模型，再使用B P 神经 网络对整个石油工程项目开展期间的费用做准确的 估算。还可以在整个估算中加入一些不确定因素的 假设，使得包括国内和海外石油工程项 目的资金、 油气田地面工程 h t t p ／ ／ w w w ．y q t d mg c ． c 。 m 一3一 第 3 3 卷第 2 期 2 0 1 4 ． 0 2 行业论坛 费用得到较好 的预测和控制 。 2 ． 2 时间进度管理 石油工程项 目的整体开展 时间通常较长 ，会 占 用大量的人力、物力 ，需要大量的现金流，而项目 正式运营投人之后的回报通常也较大 ，所 以甲方 、 乙方都非常看重时间进度。通常，项 目时间进度管 理会使用甘特图、网络图和关键路径分析的工具。 但是，借用这些工具分析时，需要对每道工序 的时间做精确的定量，这些时间的定量很多时候只 是通过简单的经验和工人计件来完成，虽然在很大 程度上满足了需求，但是其误差常常较大，这样的 误差可能会对项 目整体造成一定损失 。可 以利用 B P神经 网络 良好的预测能力对工序进行 的实 际时 间耗费进行 良好 的预测 ，采用动态调整的办法对整 个项 目时间进度进行优化。在发生突发情况如 自然 灾害时，也能够使用已有的B P网络模型对接下来 的工序进行重新判定，再利用项 目时间进度管理的 工具进行处理 。 2 ． 3 质量管理 石油工程项 目具有连续化生产特性 ，接触和处 理大多为易燃易爆 、 有腐蚀性、有毒害的原材料和 产品，另外生产的设备技术工艺复杂， 所处的环境 也相对恶劣。这些行业特点决定 了石油工程项 目对 产品、工程质量品质要求较高，其项目质量控制尤 为重要 ，所以在整个石油工程项 目开展 的过程中需 要对质量进行全面细致 的管理。 在石油工程项 目的质量控制上 ，主要运用 B P 神经网络对非线性系统的决策和控制的能力。在具 体使用 B P 神经网络时 ，可以结合贝叶斯正规化 法 。黎颖 、王爱华等人 2 0 0 9 证 明，运用贝叶斯 正规化法在神经网络计算过程中体现了良好的泛化 性能 ，尤其是对于建筑工程评价这种因素多 、涉及 面广的项 目中尤为有效。 2 ． 4 投标报价管理 目前的石油工程项 目广泛采用投标的模式对项 目的归属开发权进行确定。近几年 ，随着我国海外 市场不断拓展，我国石油企业正在面临更多的国际 性的投资、建设和投标机会 ， 并且将会直接面对世 界著名的公司企业 ， 所以投标报价管理也是近几年 石油工程管理方面的重点。 在投标报价模型上，现在流行的有概率论的报 价模型、决策分析方法的报价模型和智能系统的报 价模型。而第一类、第二类和第三类模型分别存在 公式复杂，不能加入定性指标，成本费用高和数据 收集难度过大等缺点。B P 神经网络能够使用投标 报价 中繁多的逻辑性差 、数据值差距大的指标 ，得 到 良好的投标报价的结果。但是，在实际的处理 中，可能会产生收敛速度慢和陷入局部最小值等问 题 。所 以应用 B P 神 经网络解决石油工程项 目投标 报价的问题时，可以借助遗传算法优化。在此方面 王雪青、喻刚、孟海涛等人 2 0 0 7 使用了基于遗 传算法优化的 B P网络对工程项 目投标报价进行处 理，收到了良好的效果 。 2 ． 5 H S E 管理 现代的石油工程项 目开发已经开始摆脱只关注 产量和利润，抛开环境承受力和开发安全，造成高 污染等野蛮式的开发方式。H S E 管理将健康、安全 与环境管理作为管理工作的三个核心内容 ，围绕着 这三个核心 内容来构建组织结构 、划分岗位职责 、 明确具体方法、确定程序过程和资源利用情况。 应用B P 神经网络在指标体系的选取时，可能 ， 涉及到一定量的定性数据。采用主成分分析法等方 法对数据进行预处理。 3 结语 本文讨论 的B P 神经 网络在石 油工程项 目管理 中的应用，展现了其在很多方面的优越性，值得强 调的是在具体应用 B P神经网络时 ，样本 和指标 的 选取 以及预处理要依据具体 的问题背景 、目的和要 求进行选取和处理。由于设置训练参数对整个神经 网络的精度和泛化能力的影响，所 以训练参数的设 置可能需要多次调整完成。 B P 神经网络的应用现在备受关注 ，在工程项 目管理中的应用已经开始。作为工程项 目管理中特 殊的一类 ，石油工程项目管理应用B P 神经网络分 析可以作为一种探索方向，随着人工神经网络理论 的发展，这个方法正不断在实践中展现其良好的解 决 问题的能力。 参考文献 [ 1 ] 韩立群．人工神经网络[ M 】 ．北京 北京邮电大学出版社 ， 2 0 0 6 ． [ 2 ] 马庆国．工程管理与神经工程管理的体系框架[ J 1 _科技进步与 对策 ， 2 0 1 2 ， 2 9 i 8 9 - 1 2 ． [ 3 ] 王雪青 ，喻刚，盂海涛．基于G A改进B P 神经网络的建设工程 投标 报价研 究[ J ] _土木工程学报 ，2 0 0 7 ，4 0 7 9 3 - 9 8 ． [ 作者简介] 王天宇2 0 1 3 年毕业于北京航 空航天 大学应用数学专业，现就读于北京航空航天大学电 子与通信工程专业，研究方向为 网络编程 、数据挖 掘等。 1 5 0 1 0 0 5 5 5 9 0 、t h i e r r y s a l u t y e a h ． n e t 栏 目主持杨军 一 4一 油气田地蕾工程 h c p ／ ／ w w w ．y q t d r n g c ． c o m