论文部分内容阅读
摘 要：石油是一种对人类生存和发展至关重要的不可再生资源，它的使用消耗量关系着人类文明的命脉。本文主要运用系统动力学法和线性回归法得到石油预测的探明储量、石油消耗量以及石油产量与相关因素的变化情况，并综合运用excel和matlab解决问题。
关键词：石油消耗；多元线性回归分析；系统动力学
1. 石油未来消耗量的预测
查找有关石油在全世界范围内的预计储量，探明储量、年度消耗量和价格等数据，使用找到的数据并运用资源建模的方法对世界范围石油的消耗问题进行建模分析。
1.1建立预测模型的原始数据分析
本文通过资源查找方法，找到世界上拥有石油的国家，并且根据查找的资料进行了数据的整理，由于信息具有一定的时效性，本文选取了从2005-2015年的数据，接着进行了权重的衡量，本文选取的34个石油国家所拥有的石油总和每年基本都超过了97%，根据统计学的观点，可以忽略其他国家所拥有的石油量对本模型的影响。
1.2使用系统动力学法预测世界石油未来消耗情况
1.2.2预测模型的建立
由于地区较多，为了简化分析，本文对亚太地区的石油总量以及全世界的石油总量分别进行了拟合。
1.2.3模型求解与分析
根据系统动力法，通过matlb对亚太地区的国家的石油总量的拟合，结果如下：
最终通过线性回归法得出以下表格：
由下图可知，在2005-2025年间，全世界石油剩余探明储量总呈上升趋势，但是不难看出，在2025年以后，开始下降，即，按照目前的消耗速度来看，如果不加以人为的限制，或者说没有任何改进的措施，石油探明储量会不断下降，而且下降速度的越来越快，最终石油会被人类开采完。
2. 各因素对石油消耗量影响的分析
为了具体反映四个因素与石油消耗量的关系，选取了中国作为具体的数据来源。采用多元线性逐步回归方法，对所选择的四个影响因素：经济，人口，环境和政治进行分析，将这四个因素分别单独与石油的产量（消耗量）做一元线性回归分析。最后再将四个线性回归方程通过多元逐步线性回归法，得到四个因素共同影响下的石油消耗量，得到其之间的影响关系。
2.1对各因素分别进行一元线性回归分析
2.1.1经济因素
石油消耗量与经济因子的相关分析，本文通过用国民生产总值（GDP）增长来反映一国的经济情况。用excel统计中国2005-2015年间历年的全国平均国民生产总值增长率，并对该表格运用一元线性回归法作出经济因子与石油消耗量的相关性图像，并求出相关系。
2.1.2人口因素
对于人口和石油消耗量之间的关系，同理，搜索了中国2005-2006每年的人口总数，并且使用和第一步相同的方法对石油消耗量和人口因子进行一元线性回归得到相应的图像和相关系数
2.1.3环境因素
当考虑环境对石油消耗量的影响时，为了便于数据处理，对环境因素做了简化处理，通过查资料可知，环境质量指标主要包括水环境，声环境和气环境三个部分的指标，且容易分析可知，与石油相关性最高的为气环境。而空气质量检测指标主要有PM2.5，SO2，NO2等，但是由于PM2.5的检测年数不能追溯到2005年，其次，资料显示石油中硫元素的含量在0.06%左右，而氮元素的含量在0.02%左右，同時为了数据更加容易处理，选取了SO2作为环境质量的反映指标。再通过查找中国2005-2006年历年的SO2平均浓度，整理数据后再与石油消耗量进行一元线性回归得到如下图表和对应的相关系数。
2.1.4政治因素
最后考虑政治因素，由于政治因素过于模糊，本文暂且通过一国的进口量来反映政治。同理可得政治因子和石油消耗量的一元线性回归关系，如下图表以及对应的相关系数。
2.2对四个因素进行多元线性分析
利用matlab最后将四个回归方程利用多元线性回归分析法综合在一起，并通过检验F和t检验进行检验。
首先，以x1～x4为全部自变量，采用最小二乘法拟合一个多元回归模型，有 再利用matlab进行F检验和t检验，结果如下：回归模型的复判定系数 模型的剩余标准差为288.3241。对模型进行F检验：F=40.2865。对各参数进行检验的结果见表1。4个自变量模型的t检验的结果：
从这个模型可以看出，F检验通过，复判定系数与调整复判定系数的差距较小，但在检验中有若干自变量对y的解释作用不明显，因此，可以考虑对自变量进行调整。
2.3四个因素的分析结果比较
2.4局限性分析
首先，在区域的选择过程中，为了简化同时也具体的反映石油消耗量与各个因子之间的关系，所得到的数据不适应与全世界；接着，在处理各个因素的过程中，对于经济因素，选取GDP作为数据来源，并不全面，考虑环境因素的时候，选取的参考数据太片面，SO2只是环境监测指标中的一项，即数据不够准确，不能全面更好地反映一个地区的环境情况。而对于政治因素，采取以进口量来衡量，只能从侧面反映一国对外的政治情况，而忽略了国内的政治情况；对于这些局限性，还有待进一步完善。
参考文献
[1]中文科技期刊數据库，当代石油石化，2006.1
[2]中文科技期刊数据库，油气杂志，2015.12
[3]中文科技期刊数据库，中外能源，2011.1
[5]中国系统工程学会，系统工程理论与实践，北京：2010
[9]李阳初，刘学暖. 石油化学工程原理.北京：中国石化出版社，2008.
关键词：石油消耗；多元线性回归分析；系统动力学
1. 石油未来消耗量的预测
查找有关石油在全世界范围内的预计储量，探明储量、年度消耗量和价格等数据，使用找到的数据并运用资源建模的方法对世界范围石油的消耗问题进行建模分析。
1.1建立预测模型的原始数据分析
本文通过资源查找方法，找到世界上拥有石油的国家，并且根据查找的资料进行了数据的整理，由于信息具有一定的时效性，本文选取了从2005-2015年的数据，接着进行了权重的衡量，本文选取的34个石油国家所拥有的石油总和每年基本都超过了97%，根据统计学的观点，可以忽略其他国家所拥有的石油量对本模型的影响。
1.2使用系统动力学法预测世界石油未来消耗情况
1.2.2预测模型的建立
由于地区较多，为了简化分析，本文对亚太地区的石油总量以及全世界的石油总量分别进行了拟合。
1.2.3模型求解与分析
根据系统动力法，通过matlb对亚太地区的国家的石油总量的拟合，结果如下：
最终通过线性回归法得出以下表格：
由下图可知，在2005-2025年间，全世界石油剩余探明储量总呈上升趋势，但是不难看出，在2025年以后，开始下降，即，按照目前的消耗速度来看，如果不加以人为的限制，或者说没有任何改进的措施，石油探明储量会不断下降，而且下降速度的越来越快，最终石油会被人类开采完。
2. 各因素对石油消耗量影响的分析
为了具体反映四个因素与石油消耗量的关系，选取了中国作为具体的数据来源。采用多元线性逐步回归方法，对所选择的四个影响因素：经济，人口，环境和政治进行分析，将这四个因素分别单独与石油的产量（消耗量）做一元线性回归分析。最后再将四个线性回归方程通过多元逐步线性回归法，得到四个因素共同影响下的石油消耗量，得到其之间的影响关系。
2.1对各因素分别进行一元线性回归分析
2.1.1经济因素
石油消耗量与经济因子的相关分析，本文通过用国民生产总值（GDP）增长来反映一国的经济情况。用excel统计中国2005-2015年间历年的全国平均国民生产总值增长率，并对该表格运用一元线性回归法作出经济因子与石油消耗量的相关性图像，并求出相关系。
2.1.2人口因素
对于人口和石油消耗量之间的关系，同理，搜索了中国2005-2006每年的人口总数，并且使用和第一步相同的方法对石油消耗量和人口因子进行一元线性回归得到相应的图像和相关系数
2.1.3环境因素
当考虑环境对石油消耗量的影响时，为了便于数据处理，对环境因素做了简化处理，通过查资料可知，环境质量指标主要包括水环境，声环境和气环境三个部分的指标，且容易分析可知，与石油相关性最高的为气环境。而空气质量检测指标主要有PM2.5，SO2，NO2等，但是由于PM2.5的检测年数不能追溯到2005年，其次，资料显示石油中硫元素的含量在0.06%左右，而氮元素的含量在0.02%左右，同時为了数据更加容易处理，选取了SO2作为环境质量的反映指标。再通过查找中国2005-2006年历年的SO2平均浓度，整理数据后再与石油消耗量进行一元线性回归得到如下图表和对应的相关系数。
2.1.4政治因素
最后考虑政治因素，由于政治因素过于模糊，本文暂且通过一国的进口量来反映政治。同理可得政治因子和石油消耗量的一元线性回归关系，如下图表以及对应的相关系数。
2.2对四个因素进行多元线性分析
利用matlab最后将四个回归方程利用多元线性回归分析法综合在一起，并通过检验F和t检验进行检验。
首先，以x1～x4为全部自变量，采用最小二乘法拟合一个多元回归模型，有 再利用matlab进行F检验和t检验，结果如下：回归模型的复判定系数 模型的剩余标准差为288.3241。对模型进行F检验：F=40.2865。对各参数进行检验的结果见表1。4个自变量模型的t检验的结果：
从这个模型可以看出，F检验通过，复判定系数与调整复判定系数的差距较小，但在检验中有若干自变量对y的解释作用不明显，因此，可以考虑对自变量进行调整。
2.3四个因素的分析结果比较
2.4局限性分析
首先，在区域的选择过程中，为了简化同时也具体的反映石油消耗量与各个因子之间的关系，所得到的数据不适应与全世界；接着，在处理各个因素的过程中，对于经济因素，选取GDP作为数据来源，并不全面，考虑环境因素的时候，选取的参考数据太片面，SO2只是环境监测指标中的一项，即数据不够准确，不能全面更好地反映一个地区的环境情况。而对于政治因素，采取以进口量来衡量，只能从侧面反映一国对外的政治情况，而忽略了国内的政治情况；对于这些局限性，还有待进一步完善。
参考文献
[1]中文科技期刊數据库，当代石油石化，2006.1
[2]中文科技期刊数据库，油气杂志，2015.12
[3]中文科技期刊数据库，中外能源，2011.1
[5]中国系统工程学会，系统工程理论与实践，北京：2010
[9]李阳初，刘学暖. 石油化学工程原理.北京：中国石化出版社，2008.