原油产量指标（共3篇）
1.原油产量指标 篇一
本刊讯延长油田吴起采油厂2012年原油生产再次突破200万吨，累计达到202.27万吨，继2010年首次突破200万吨大关后，已连续三年实现稳产增产。喜讯传来，无论是生产一线的采油大队、联合站，还是机关后勤单位和辅助生产单位，职工们按捺不住内心的喜悦和激动，在共同分享这份喜悦与兴奋的同时，广大石油儿女又以最饱满的热情，全面投入冲刺全年230万吨生产目标的夺油会战。生产战线13个采油大队开足马力，加强生产调度，紧盯生产任务;运销系统9大联合站明确岗位分工，加强流程监控，加大选油力度，确保产多少、运多少、选多少。
2012年，延长石油集团确立“进入世界企业500强”的战略目标，确定原油生产任务完成1140万吨，销售收入实现1600亿元，油田公司第一采油大厂吴起采油厂，面对全年生产原油230万吨的艰巨任务，以建设标准化油田和“创新型企业”统揽工作全局，以对标管理、精细化管理为抓手，继续坚持原油增产方式由过去打新井增产向依靠科技、强化油田注水增产的发展思路，在狠抓油田勘探开发、先期注水的基础上，创新生产管理传统模式，全面落实注、采、输一体化管理，多措并举抓管理、降成本、促安全、保任务。
2.原油产量指标 篇二
关键词：种植密度；施肥配比；红小豆；产量
中图分类号 S521 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）17-0037-03
Abstract：This study was conducted with two adzuki bean varieties ZZH and BQH to study the effect of planting density and fertilizing proportion on adzuki bean yield.The results showed that：adzuki bean yield was influenced significantly by planting density and fertilizing proportion，and the optimum density was 21plants/hm2，optimum fertilizer composition was 60.3kg/hm2 of urea，154.2kg/hm2 of diammonium，and 61.8kg/hm2 of potassium sulfate which is suitable for western region of Heilongjiang Province.
Key words：Planting density；Fertilizing proportion；Adzuki bean；Yield
红小豆富含矿物质和维生素，是重要的医食同源[1]作物，深受亚洲消费者的欢迎[2]。随着科技的不断进步，红小豆功能和相关产品不断被开发利用，如红小豆色素是天然的食品添加剂[3，4]，其提取物具有较强的抗氧化能力[5]、能起到降低血糖和胆固醇含量[6]的作用，因而被应用于食品和保健品中。中国红小豆的种植面积和产量均居世界首位[7]，而黑龙江省作为我国杂粮主要的种植基地[8]，红小豆一直是其主要的出口创汇农作物。受传统观念的限制，红小豆种植一直处于较为粗放的水平，导致其产量低，且年际间波动大。种植密度和施肥水平是决定红小豆产量的主要因素，本研究通过设置不同种植密度和施肥配比处理，明确适用于黑龙江西部地区的最佳红小豆种植密度和施肥组合，为实际生产提供指导。
1 材料与方法
1.1 供试品种 以黑龙江主栽2个红小豆品种宝清红和珍珠红为试验材料。
1.2 试验设计 采用裂区设计，密度作主处理，施肥作副处理，设置4个密度、3个施肥配比共计12个处理，施肥设置高氮、高磷、高钾3种施肥配比，分别用F1、F2、F3表示，具体施肥量见表1。种植密度包括14万株/hm2、21万株/hm2、28万株/hm2、35万株/hm2，分别用M1、M2、M3、M4表示，具体种植密度和施肥配比组合见表2。
1.3 调查项目及方法 株高和茎粗采用直尺测量；节数、分枝数、单株粒数采用人工数数法；百粒重和单株粒重采用天平称量。
1.4 数据分析 采用spss16.0进行方差分析。
2 结果与分析
2.1 种植密度和施肥配比对红小豆形态指标的影响 如表3，为不同肥密组合对珍珠红形态指标的影响。比较不同处理间珍珠红株高可知，M1F2处理株高最低，M4F1最高，并且在相同肥力条件下，种植密度越大株高越高；相同种植密度下，氮肥比例越大株高越高。M4F1和M4F2处理茎粗最小，M1F3和M2F1处理茎粗最大。总体来看，种植密度对茎粗的影响显著，即种植密度越大茎粗越小，而施肥配比对茎粗的影响未表现出规律性。M2F2处理节数最少，M3F1处理最多，种植密度和施肥配比对节数的影响未表现出明显的规律性。M4F1处理分枝数最少，M1F1处理最多，种植密度越小，分枝数越多，而施肥配比对分枝数的影响无规律性。如表4所示，为不同肥密组合对宝清红形态指标的影响。比较不同处理形态指标可知，种植密度和施肥配比对宝清红株高、茎粗、节数、分枝数的影响与珍珠红相同。
2.2 种植密度和施肥配比对红小豆产量的影响 如表5所示，为不同肥密组合对珍珠红产量构成因子和产量的影响。由表5可知，M4F3处理单株粒数最少，M1F2处理最多，并且相同肥力条件下种植密度越大，单株粒数最少；相同种植密度条件下，氮肥比例越大单株粒数越多。不同肥密组合处理百粒重无显著差异，与单株粒数相同，M4F3处理单株粒重最大，M1F2处理最小，并且相同肥力条件下种植密度越大，单株粒数最小；相同种植密度条件下，氮肥比例越大单株粒重越大。比较不同肥密组合处理珍珠红产量可知，M4F1处理产量最低，M2F2处理产量最高，并且相同肥力条件下红小豆产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势，相同种植密度条件下氮肥比例越大产量最大。如表6所示，为不同肥密组合对宝清红产量构成因子和产量的影响。比较不同处理产量构成因子和产量可知，种植密度和施肥配比对宝清红单株粒数、百粒重、单株粒重、产量的影响与珍珠红相同。
3 结论
本研究表明，种植密度和施肥配比对红小豆形态指标和产量影响较大，适合黑龙江省西部地区红小豆最佳种植密度是21万株/hm2，与之配比的施肥组合是尿素60.3kg/hm2、二铵154.2kg/hm2、硫酸钾61.8kg/hm2。
参考文献
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3.原油产量指标 篇三
截至目前,国内外学者对绩效评价与方法、主成分分析和供应链及其评价等都有不同程度的研究, 主要体现在: Germaine H S[1]采用描述性与规范性分析指出公共服务战略单元采用不同的评价指标或赋予指标不同的权重对最终的战略评价结果将会产生很大的影响。蒋霁云[2]采用DEMATAL方法对评价指标进行降维,同时采用网络层次分析法( ANP) 确定供应链物流竞争绩效评价指标体系。潘颖等[3]采用因子分析对上市公司的并购前后绩效进行评价,指出并购当年绩效有所提高,但在并购后第1 ~ 4年绩效并没有得到改善。迟国泰[4]依据相关 - 主成分分析,从经济、社会、生活质量、人口素质等4个方面建立人的全面发展评价指标。张杰[5]将主成分分析与聚类分析结合起来,提取出3个主成分因子,对管道的不同管段风险进行了分类与排序。 张冕等[6]从供应链上下游企业的不同角度出发,就企业文化的一致性对供应链效果产生的影响进行实证研究,发现供应链企业文化的一致性将正向影响企业的信任和奉献程度,进而影响供应链成员企业的满意水平和供应链绩效,最终影响供应链的市场竞争地位。韩小花等[7]在改进平衡记分卡的基础上建立指标体系,根据三角模糊函数和标杆管理思想确定隶属度,最终对供应链绩效进行评价。有关我国原油安全与原油评价的研究,所有成果都是直接采用一系列评价指标,没有对评价指标进行筛选, 评价内容繁琐复杂,本文采用科学的筛选方法对一系列指标进行严格筛选,对石油和石化行业的供应链绩效研究具有突破性意义。
1 研究方法概述
截至目前,AHP、相关性分析与主成分分析已经被广泛运用到学术的各个领域,有效地界定了2个或多个研究因素之间的关系。本文选用AHP、相关性分析与主成分分析对原油供应链的评价指标进行筛选,对界定评价影响因素之间的有效关系以及确保原油供应链的评价指标体系的科学性具有重要意义。整个研究方法主要包括以下5个步骤:
1) 评价指标的选取。评价指标的选取综合参考供应链的评价指标现有研究成果,结合原油供应链的安全性、稳定性、利益性等实际情况,选取具有代表性的典型评价指标。
2) AHP筛选指标。在初选指标确定后,采用层次分析法确定各指标的权重,通过层次分析剔除权重较小的指标[8]。其中: aij表示元素i与元素j之间相对重要程度,
其中: aij依据相对重要程度可取[1,9]内的整数,通过aij得到对比矩阵A。在此基础上采用下式
求出特征向量,然后将向量进行归一化即可。 为了避免“甲比乙重要,乙比丙重要,丙比甲重要” 的矛盾,需要对每一次单排序进行采用下式进行一致性检验:
其中: C. R. 为计算一致性比例; C. I. 为一致性指标; R. I. 为平均随机一致性指标; λmax为特征方程( 3) 的最大特征根; n是A的阶数,R. I. 的取值; 如表1所示。
当C. R. < 0. 1时,认为该层次权重结果具有满意的一致性,否则需要重新进行设计。
3) 相关性分析筛选指标。相关性分析主要有2个步骤: 数据标准化与相关性系数求解。
第一,数据标准化。通过经济合作发展组织官网、BP世界能源统计年鉴、IMF《世界经济展望》、中石化官方网站等获取一手数据并进行处理得到指标数据后,为了去除数据单位对评价结果的影响,需要将研究数据进行标准化处理。本文所处理的数据均为正数,采用如下处理方法:
第二,相关性系数求解。不同指标之间具有一定的相关性,相关性通过相关系数来体现,相关系数越接近于0,说明被研究的2个指标相关性越弱; 相关性越接近于1,说明2个指标的相关性越强。对于不同的评价系统设定不同的相关性要求,当任意的2个指标的相关性超过预定的要求时,需要将其中的某个指标删除。相关性系数通过式( 2) 获得:
4) 主成分分析筛选指标。主成分的实质是评价指标的线性组合,其基本模型是[9]:
其中: i = 1,2,…,k,Xi为第i个指标,Fi为第i个主成分( i = 1,2,…,k) ,αij为第i个特征值的特征向量的第j个分量; k为主成分的数量,m为指标的数量。主成分分析主要依靠因子负载的绝对值和方差贡献率来体现,因子负载的绝对值越大,方差贡献率越大,越能代表指标的有效性与完整性。因此,对于方差贡献率比较小的指标,应该予以剔除。
采用AHP、相关性分析与主成分分析的必要性。AHP剔除了影响因素较小的指标,相关性分析有效地避免了供应链绩效评价指标信息的重复,而主成分分析保证了筛选出的指标对结果的显著性影响,本文综合相关性与主成分分析的优点,确保最终评价指标体系的科学性。综上所述,采用相关性分析与主成分分析对评价指标进行筛选是必要的。
2 原油供应链绩效影响因素分析
2. 1 原油供应链绩效界定
对供应链系统研究对象的确定,可以选取独立的企业或者完整的供应链链条,由于本文研究的是中石化海外原油供应链复杂网络系统,为了使得研究更具整体性,本文选取供应链链条作为单元研究对象。在此基础上,本文将供应链绩效定义为: 在一定稳定性的前提下,供应链整体的经济性以及链上各企业之间协同性的运行情况。一般而言,供应链绩效具有以下特点: 内部因素决定最终绩效。内部因素的可控性、可调性比较大,理性企业经常通过控制内部因素来改变最终绩效; 外部因素直接影响最终绩效。外部因素不具备可控性,即便如此,企业可以通过相关措施作用于外部因素,进而影响原油供应链最终绩效。
2. 2 影响原油供应链绩效的内部因素
内部因素可控性、可调性相对较大,在总结前人研究成果的基础上,选取协同性、灵敏性、可靠性、质量管控、经济性、资金支持为一级评价指标,并相应地将其拓展为二级评价指标。
1) 协同性。Mentzer[10]认为供应链管理的作用体现在其对链中的企业及企业之间传统的商业功能的协同。Mason等[11]提出供应链内的企业必须坚持无缝合作( seamlessly work) ,缺乏协同性的供应链可能导致牛鞭效应和双重边际效应等低效率运营。 Harrison[12]通过对供应链的协同性与绩效之间的关系进行分析,认为协同性对供应链的竞争优势十分重要。石油行业的特点决定了供应链内的企业之间需要建立战略协同关系,沿着价值方向不断强化与分工,对各个节点进行有效地优化与整合,通过技术协同实现企业之间的组织协同,最终提高供应链的整体绩效。协同性最终具化为战略协同、组织协同和技术协同等3个二级评价指标。
2) 灵敏性。Slack[13]于1987年首次提出供应链的灵敏性是指供应链对客户需求做出及时响应的能力。Voudouris[14]提出灵敏性可以通过企业的作业资费的能力富余来反映。Power等[15]认为供应链应该具有对需求变化的动态响应能力。马士华[16]分别从供、需双方出发对供应链柔性进行了诠释。石油行业供应链的灵敏性是供应链的不同环节对外部环境变化的综合适应能力,直接表现为满足客户需求的相应速度,并且依据自身资源配置与环境变化做出自我调节的能力。灵敏性最终具化为需求响应速度和资源富余能力等2个二级评价指标。
3) 可靠性。Thomas[17]于2002年首次将可靠性应用到供应链中。Luton[18]认为供应链的可靠性即库存的可靠性。Sohn等[19]提出供应链的可靠性就是产品质量的可靠性。Tompkins[20]从整体过程角度出发,认为可靠性是从原材料供给者到最终消费者整个链条的连续性与平滑性。霍家振[21]提出供应链的可靠性反映了企业履行承诺的能力。以上陈述大多都只强调某一面的能力,实际上供应链的可靠性应该是供应链内所有企业在特定环境下,保证供应链正常运行的能力。可靠性最终具化为需求满足程度、合作稳定性、资源支持度和资源分配率等4个二级评价指标。
4) 质量管控。Kuei等[22]提出质量管理的模式已经从传统的以单个企业为焦点转移为整个供应链系统。Robinson等[23]认为供应链质量管控是供应链各成员之间通过协同、整合、分析、改进以获得客户满意和创造价值的过程。亿巨海[24]将环保质量作为质量管控的一个评价指标。吴绮等[25]认为不仅要做好自身质量管控,还要做好对供应商、分销商、零售商等的监督工作。石油行业是一个能源行业,不仅要做好产品管控与服务管控,也要做好供应链企业之间合作关系与环保质量的综合管控。质量管控最终具化为环保质量、产品质量和服务质量等3个二级评价指标。
5) 经济性。经济性涉及到的主要指标有销售价格、成本和销售量。Seuring[26]通过分析将供应链的成本分 为直接成 本、作业成本 和交易成 本。 Mclaren等[27]将供应链成本分为总成本与机会成本两大类。张世辉等[28]认为经济性的评价指标有运营效率、偿债能力和发展潜力。索晨霞等[29]认为供应链成本包括信息整合和资金流动引起的成本、整合过程中的机会成本和整合成本。在不同的地区, 石油的价格不尽相同,选取当时国家规定的油价作为研究数据。本文最终将经济性具化为材料成本、人工成本、销售价格、采购数量等4个二级评价指标。
6) 资金支持。资金支持指可用于供应链链条的资金,计算方法为按采购比例分配上一年集团利润。
2. 3 影响原油供应链绩效的外部因素
外部因素不具有调控性。本文选取安全性作为一级评价指标,单独考虑了原油出口国的政治稳定情况、在运输过程中的海盗袭击情况、国际环境和原油出口国与我国的政治融洽程度等因素。故安全性最终具化为政治稳定、海盗袭击、国际环境与政治融洽等4个二级评价指标。
2. 4 影响原油供应链绩效的指标初选
结合内部因素与外部因素的影响,综合考虑以上所有信息,得出影响原油供应链绩效因素的初选表,如表2所示。
3 原油供应链绩效评价指标体系的构建
3. 1 评价指标体系的构建原则
中石化原油供应链绩效指标体系与其它行业公司供应链的构建既有共同之处,也有其应坚持的特有的原则。从供应链的属性与中石化自身特点出发,在构建中石化供应链绩效评价指标体系中主要凸显以下几个原则[30]。
1) 战略性。中石化的一切经营活动都是围绕企业的战略服务,所以供应链评价指标体系首先需要能够凸显公司的战略性,所选取的评价指标需要能够显示出公司在过去、现在以及将来所关注的重点领域、战略规划、战略实施效果、战略策略等。
2) 科学性。评价指标的选取应做到合规合理、 有理有据。
3) 全面性。绩效评价指标体系应该犹如一面镜子,系统地、全面地投射出企业经营管理的全貌,有效的实现长期与短期、动态与静态的有机组合,无漏无缺。
4) 典型性。选取的评价指标需具有典型性、代表性、简洁性,禁止重复,直观明了。
5) 经济性。评价指标的选取需对公司的财务、 资金周转等有一个良好地、全面地反应。
6) 动态性。体系指标的构建是一个过程,在评价过程中如果发现有新的评价能够为评价体系带来特定的贡献应予以加入,同时删减必要的已有评价指标,通过评价指标的动态管理体现评价体系的科学性与全面性。
7) 环保性。如今国家对环保越来越重视,严格控制石油中某些元素的含量,评价体系须能够反应供应链的环保情况。
3. 2 基于 AHP 指标筛选
首先,通过采用专家打分法分别对X1、X2、X3、 X4、X5、X6、X7进行评分,依据式( 1) 和式( 2) 得到如下对比矩阵:
运用MATLAB求解得出矩阵A的最大特征值与对应的特征向量为
通过归一化处理,可得各指标X1、X2、X3、X4、 X5、X6、X7权重分别为
一致性检验: 通过查表1可得,当n = 7时,R. I. = 1. 32,则有:
所以,C. R. = 0 < 0. 1,一致性检验符合要求。 同时,通过权重分析可知: X1,X2,X3,X5,X6和X7的权重之和为0. 92,即这4指标包括92% 的信息,故通过AHP可删除的指标为: X4。考虑到实际情况中产品质量与服务质量直接决定着客户满意度,因此需要对其重新考虑。对于产品质量,由于中石化在各个地区( 中东、非洲、东南亚、中南美洲等) 进口原油的质量是已经确定的,不具备可调性,因此从评价指标体系中删除; 对于服务质量,服务质量决定着最终交易情况以及参与双方往后的战略合作,因此服务质量予以保留。
另外,考虑到最终评价结果的客观性、准确性与可优化性,分别对数据来源为专家评分X1内的3个因素( X11、X12、X13) 与X7的4个因素( X71、X72、X73、 X74) 采用AHP进行筛选,最终删除的指标为X12、 X13、X71、X72、X73,保留的指标为X11战略协同和X74国际融洽。
3. 3 基于相关性分析指标筛选
1) 数据的初始获取。本文首先选取中东地区在2008—2012年5年的数据作为研究对象,数据来源于经济合作发展组织官网、BP世界能源统计年鉴、IMF《世界经济展望》、中石化官方网站等。其中部分数据需要具体细化,沙特阿拉伯作为中东地区典型的石油出口国,具有明显的代表性,故在有关经济性X5的二级指标中,X51材料成本[31]、X52人工成本、X54销售价格[32]均选取沙特阿拉伯作为研究对象,获取的初始数据,如表3所示。
注: 1材料成本数据来源: 经济合作发展组织; 2销售价格数据来源: 价格行情网; 3其他数据来源见表 8。
2) 指标数据的标准化。将已有的指标数据采用式( 6) 进行标准化处理,最终得到的结果,如表4所示。
3) 相关性分析筛选指标。评价指标之间的数据存在不同程度的相关性,因此计算出对所有的评价指标进行相关性系数以确定指标之间的相关性,采用SPSS18. 0得出通过相关性筛选结果,如表5所示。
由表5可知,通过相关性剔除的指标为资源支持度、人工成本、销售价格,剩余指标进行主成分分析处理。
3. 4 基于主成分分析指标筛选
不同的指标之间不仅相关性不能太大,而且所选取的指标应该具有代表性,故采用SPSS18. 0对剩下的指标进行主成分分析,方差贡献率如表6所示, 其筛选结果,如表7所示。
由表7可知,通过主成分分析剔除的评价指标有需求响应速度、合作稳定性和材料成本,最终剩余的评价指标为: 战略协同、资源富余能力、需求满足度、 服务质量、采购数量、资金支持以及政治融洽。
3. 5 指标筛选结果
经过评价指标初选、AHP剔除、相关性分析剔除和主成分分析剔除,筛选过程,如表8所示。由表8可知,最终用7个指标代表了原有的21个指标, 通过AHP、相关性分析与主成分分析有效地实现了指标简化与构建。对表8进行有效整理,得到最终指标体系,如表9所示。
4 结 论
结果表明,选取的评价指标为战略协同、资源富余能力、需求满足程度、服务质量、采购数量、资金支持和政治融洽,用7个指标替代了原有的21个指标,简化率约为66. 66% ,有效地实现了评价指标体系的简化与构建。