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        基于不精確正向推理的修井作業(yè)專家系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

        2014-12-24 17:57:21單全生鐘家維歐如學(xué)李強(qiáng)張衛(wèi)賢
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年36期
        關(guān)鍵詞:修井作業(yè)專家系統(tǒng)

        單全生 鐘家維 歐如學(xué) 李強(qiáng) 張衛(wèi)賢

        摘 要:為了解決油田現(xiàn)場(chǎng)修井作業(yè)中存在的技術(shù)力量薄弱,修井領(lǐng)域?qū)<胰狈?,從業(yè)人員技術(shù)水平和經(jīng)驗(yàn)參差不齊等實(shí)際問題,本文分析了在井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性情況下,將不精確推理引入到修井作業(yè)專家系統(tǒng)中,采用產(chǎn)生式規(guī)則表示井況處理知識(shí),使用正向推理的方法,進(jìn)行事故類型及狀態(tài)的診斷、獲得修井作業(yè)方案設(shè)計(jì),并構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng),進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的智能化與科學(xué)性。

        關(guān)鍵詞:修井作業(yè);專家系統(tǒng);產(chǎn)生式規(guī)則;不精確推理;確定性因子CF

        引言

        斯坦福大學(xué)的Edward Feigenbaum教授把專家系統(tǒng)定義為“一種智能的計(jì)算機(jī)程序,它運(yùn)用知識(shí)和推理來解決只有專家才能解決的復(fù)雜問題”[2]。換言之專家系統(tǒng)就是以專家經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)為基礎(chǔ)建立的,以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心的,提供人機(jī)交互接口,能夠模擬專家決策的智能系統(tǒng)。

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的技術(shù)被應(yīng)用到油田生產(chǎn)的各個(gè)方面和環(huán)節(jié)。修井作業(yè)作為油田上非常重要的一項(xiàng)日常工作,它主要是指對(duì)油、氣、水井排除各種井下生產(chǎn)故障、處理井下生產(chǎn)事故、恢復(fù)生產(chǎn),配合各種工藝措施(壓裂、酸化、工程測(cè)井和堵水等),提高生產(chǎn)能力的作業(yè)。隨著油井?dāng)?shù)量的逐年增加,出現(xiàn)事故的頻率也將逐漸增多,而經(jīng)驗(yàn)豐富的修井作業(yè)專家又相對(duì)不足。在這種情況下,建立修井作業(yè)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù),研究構(gòu)造更符合專家模糊思維方式的推理模型,在此基礎(chǔ)上開發(fā)修井作業(yè)專家系統(tǒng),可以有效解決當(dāng)前的主要問題。

        文章在研究修井專家系統(tǒng)知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析了井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性,將不精確推理引入到推理機(jī)構(gòu)建中,通過正向推理的方法,獲得專家咨詢結(jié)果,構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng)。

        1 知識(shí)的表示

        知識(shí)表示就是把知識(shí)符號(hào)化和形式化的過程。用于知識(shí)表示的方法很多,如一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架及腳本表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟮谋硎痉ā⒒诒倔w的知識(shí)表示方法[3]等。

        作為修井事故診斷咨詢處理的專家系統(tǒng),文章采用產(chǎn)生式規(guī)則[4]來表示從修井專家、專業(yè)資料從獲取的知識(shí)。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中, 知識(shí)庫(kù)是由一系列事實(shí)和規(guī)則構(gòu)成。

        事實(shí),是指對(duì)客觀事物的屬性的值得描述,一般使用三元組(對(duì)象,屬性,值)或(關(guān)系,對(duì)象1,對(duì)象2)來表示,這種描述能表達(dá)客觀事物在某條件下的各種屬性的真實(shí)的值(或狀況);規(guī)則,表示了事實(shí)(事物)之間的因果關(guān)系,可以表示為:“IF condition (前件或模式) THEN action(后件或結(jié)論)”,即“如果前件成立,則執(zhí)行此種操作”的語句模型。

        文章通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)分別建立事實(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的數(shù)據(jù)表,來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示,通過功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以方便、快捷的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增、刪、改、查等操作,也能最大限度的保證數(shù)據(jù)的完整性,從而保證知識(shí)的完整和一致性。

        2 不精確正向推理

        推理是指根據(jù)已有的事實(shí),在一定原則下推導(dǎo)出結(jié)論的過程。專家系統(tǒng)中,原則就是規(guī)則,而規(guī)則是推理的核心,在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,進(jìn)行的知識(shí)推理過程就是求解問題的過程,是實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)功能的重要步驟。

        在現(xiàn)實(shí)生活中,有許多的事實(shí)和概念并非絕對(duì)肯定能夠精確描述的;另外,作為規(guī)則本身,如果條件不是很肯定或有程度輕重的情況下,得出的某種結(jié)論也有肯定程度上的不同[5]。為了表示這種不確定性,本研究采用了不精確推理技術(shù),同時(shí),根據(jù)修井作業(yè)專家系統(tǒng)的在修井作業(yè)方案的咨詢方面的要求,文章在推理方法上采用了正向推理的方式。

        對(duì)于不精確推理而言,規(guī)則通常被描述為:

        IF條件1 AND 條件2 AND…AND 條件 n THEN 結(jié)論(確定性因子CF)

        上式中,結(jié)論的確定性因子CF稱為規(guī)則強(qiáng)度,表示當(dāng)規(guī)則的前提條件全部為真時(shí),規(guī)則條件對(duì)結(jié)論的支持程度,并作為知識(shí)的一個(gè)重要屬性存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中,在系統(tǒng)數(shù)據(jù)初始化階段,該值由領(lǐng)域?qū)<抑饔^給出,作為規(guī)則條件的權(quán)重存在,在系統(tǒng)運(yùn)行和反饋的過程中,也可根據(jù)修井方案推薦情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)的修正,使系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)和改進(jìn)的智能性。

        正向推理又被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理,通過輸入事實(shí)來與規(guī)則中的前件事實(shí)匹配,滿足時(shí),即可獲得規(guī)則中的結(jié)論事實(shí);同時(shí),當(dāng)一條規(guī)則的結(jié)論是另一條規(guī)則的前提時(shí),即為中間推理結(jié)論時(shí),可以在繼續(xù)進(jìn)行匹配,直到獲得最終結(jié)論,這樣就形成了一條正向推理鏈,可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的推理過程。

        3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        修井作業(yè)專家系統(tǒng)主要由修井知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等主要部分組成。

        知識(shí)庫(kù)是修井專家知識(shí)的集合,是若干事實(shí)、規(guī)則的有機(jī)整體;推理機(jī)根據(jù)提供的事實(shí)和知識(shí)庫(kù)中的專家知識(shí)進(jìn)行不精確正向推理,得出修井作業(yè)的處理方案;人機(jī)接口提供人機(jī)界面,負(fù)責(zé)將用戶輸入轉(zhuǎn)換成為符合推理機(jī)要求的事實(shí)依據(jù),同時(shí)將推理的結(jié)果給出解釋并輸出;修井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大量的修井工具、修井標(biāo)準(zhǔn)、單井資料等,是修井作業(yè)專家系統(tǒng)的輔助工具。

        3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)采用了基于B/S的Web架構(gòu),采用主流的ASP.NET 編程技術(shù),使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù),根據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景和專家系統(tǒng)核心組件設(shè)計(jì)出各個(gè)獨(dú)立功能模塊,通過模塊間的數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)的整體功能。

        2 功能模塊

        3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表示是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部分,主要包括知識(shí)庫(kù)中事實(shí)數(shù)據(jù)、規(guī)則數(shù)據(jù)、推理設(shè)計(jì)中的推理數(shù)據(jù)和系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分。其中知識(shí)庫(kù)的事實(shí)數(shù)據(jù)采用面向?qū)ο笏枷朊枋鲂蘧鳂I(yè)中的事實(shí),采用了“對(duì)象名稱”“屬性”“屬性值”三級(jí)描述;規(guī)則數(shù)據(jù)包括規(guī)則前件表、規(guī)則結(jié)論表,規(guī)則數(shù)據(jù)的E-R關(guān)系。

        在規(guī)則前件表中,加入了“權(quán)重”來實(shí)現(xiàn)不精確推理因子,通過與事實(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),推理機(jī)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)合,提供了對(duì)專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐,從而實(shí)現(xiàn)了專家系統(tǒng)的推理過程。

        4 結(jié)束語

        文章在產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,研究了不精確正向推理機(jī)制,通過分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開發(fā)過程,完成了專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)制、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)與開發(fā),實(shí)現(xiàn)了修井作業(yè)專家系統(tǒng)咨詢處理的功能,以及修井作業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的管理功能,最終實(shí)現(xiàn)了符合油田修井作業(yè)場(chǎng)景的專家咨詢系統(tǒng),為修井的成功實(shí)施提供了可靠的技術(shù)保障,為數(shù)字化智能油田的建設(shè)做出了積極的貢獻(xiàn)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]鄒正偉,張小洪,等.專家系統(tǒng)在修井作業(yè)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2014,44:200.

        [2]鄭麗敏.人工智能與專家系統(tǒng)原理及其應(yīng)用[M].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社,2004.

        [3]孔繁勝.知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)原理[M].淅江大學(xué)出版社,2002.

        [4]明柱平,楊文領(lǐng),劉清友.修井作業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)研究[J].石油機(jī)械,2006,34(4):53-55.

        [5]JosephC.Giarratano,Gray D.Riley.專家系統(tǒng)原理與編程(第4版)[M],機(jī)械工業(yè)出版社,2006,8.

        [6]吳今培,肖建華.智能故障診斷與專家系統(tǒng)[M].北京: 科學(xué)出版社, 1997:1-139.

        [7]許云,樊孝忠.在專家系統(tǒng)中利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來表達(dá)知識(shí)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2003,22:91-94.

        作者簡(jiǎn)介:?jiǎn)稳?966-),男,畢業(yè)于石油大學(xué)(華東),高級(jí)工程師,目前從事井下作業(yè)、地面工程、天然氣處理等方向工作。工作于中國(guó)石油塔里木油田分公司開發(fā)事業(yè)部。

        摘 要:為了解決油田現(xiàn)場(chǎng)修井作業(yè)中存在的技術(shù)力量薄弱,修井領(lǐng)域?qū)<胰狈?,從業(yè)人員技術(shù)水平和經(jīng)驗(yàn)參差不齊等實(shí)際問題,本文分析了在井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性情況下,將不精確推理引入到修井作業(yè)專家系統(tǒng)中,采用產(chǎn)生式規(guī)則表示井況處理知識(shí),使用正向推理的方法,進(jìn)行事故類型及狀態(tài)的診斷、獲得修井作業(yè)方案設(shè)計(jì),并構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng),進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的智能化與科學(xué)性。

        關(guān)鍵詞:修井作業(yè);專家系統(tǒng);產(chǎn)生式規(guī)則;不精確推理;確定性因子CF

        引言

        斯坦福大學(xué)的Edward Feigenbaum教授把專家系統(tǒng)定義為“一種智能的計(jì)算機(jī)程序,它運(yùn)用知識(shí)和推理來解決只有專家才能解決的復(fù)雜問題”[2]。換言之專家系統(tǒng)就是以專家經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)為基礎(chǔ)建立的,以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心的,提供人機(jī)交互接口,能夠模擬專家決策的智能系統(tǒng)。

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的技術(shù)被應(yīng)用到油田生產(chǎn)的各個(gè)方面和環(huán)節(jié)。修井作業(yè)作為油田上非常重要的一項(xiàng)日常工作,它主要是指對(duì)油、氣、水井排除各種井下生產(chǎn)故障、處理井下生產(chǎn)事故、恢復(fù)生產(chǎn),配合各種工藝措施(壓裂、酸化、工程測(cè)井和堵水等),提高生產(chǎn)能力的作業(yè)。隨著油井?dāng)?shù)量的逐年增加,出現(xiàn)事故的頻率也將逐漸增多,而經(jīng)驗(yàn)豐富的修井作業(yè)專家又相對(duì)不足。在這種情況下,建立修井作業(yè)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù),研究構(gòu)造更符合專家模糊思維方式的推理模型,在此基礎(chǔ)上開發(fā)修井作業(yè)專家系統(tǒng),可以有效解決當(dāng)前的主要問題。

        文章在研究修井專家系統(tǒng)知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析了井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性,將不精確推理引入到推理機(jī)構(gòu)建中,通過正向推理的方法,獲得專家咨詢結(jié)果,構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng)。

        1 知識(shí)的表示

        知識(shí)表示就是把知識(shí)符號(hào)化和形式化的過程。用于知識(shí)表示的方法很多,如一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架及腳本表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟮谋硎痉?、基于本體的知識(shí)表示方法[3]等。

        作為修井事故診斷咨詢處理的專家系統(tǒng),文章采用產(chǎn)生式規(guī)則[4]來表示從修井專家、專業(yè)資料從獲取的知識(shí)。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中, 知識(shí)庫(kù)是由一系列事實(shí)和規(guī)則構(gòu)成。

        事實(shí),是指對(duì)客觀事物的屬性的值得描述,一般使用三元組(對(duì)象,屬性,值)或(關(guān)系,對(duì)象1,對(duì)象2)來表示,這種描述能表達(dá)客觀事物在某條件下的各種屬性的真實(shí)的值(或狀況);規(guī)則,表示了事實(shí)(事物)之間的因果關(guān)系,可以表示為:“IF condition (前件或模式) THEN action(后件或結(jié)論)”,即“如果前件成立,則執(zhí)行此種操作”的語句模型。

        文章通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)分別建立事實(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的數(shù)據(jù)表,來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示,通過功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以方便、快捷的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增、刪、改、查等操作,也能最大限度的保證數(shù)據(jù)的完整性,從而保證知識(shí)的完整和一致性。

        2 不精確正向推理

        推理是指根據(jù)已有的事實(shí),在一定原則下推導(dǎo)出結(jié)論的過程。專家系統(tǒng)中,原則就是規(guī)則,而規(guī)則是推理的核心,在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,進(jìn)行的知識(shí)推理過程就是求解問題的過程,是實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)功能的重要步驟。

        在現(xiàn)實(shí)生活中,有許多的事實(shí)和概念并非絕對(duì)肯定能夠精確描述的;另外,作為規(guī)則本身,如果條件不是很肯定或有程度輕重的情況下,得出的某種結(jié)論也有肯定程度上的不同[5]。為了表示這種不確定性,本研究采用了不精確推理技術(shù),同時(shí),根據(jù)修井作業(yè)專家系統(tǒng)的在修井作業(yè)方案的咨詢方面的要求,文章在推理方法上采用了正向推理的方式。

        對(duì)于不精確推理而言,規(guī)則通常被描述為:

        IF條件1 AND 條件2 AND…AND 條件 n THEN 結(jié)論(確定性因子CF)

        上式中,結(jié)論的確定性因子CF稱為規(guī)則強(qiáng)度,表示當(dāng)規(guī)則的前提條件全部為真時(shí),規(guī)則條件對(duì)結(jié)論的支持程度,并作為知識(shí)的一個(gè)重要屬性存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中,在系統(tǒng)數(shù)據(jù)初始化階段,該值由領(lǐng)域?qū)<抑饔^給出,作為規(guī)則條件的權(quán)重存在,在系統(tǒng)運(yùn)行和反饋的過程中,也可根據(jù)修井方案推薦情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)的修正,使系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)和改進(jìn)的智能性。

        正向推理又被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理,通過輸入事實(shí)來與規(guī)則中的前件事實(shí)匹配,滿足時(shí),即可獲得規(guī)則中的結(jié)論事實(shí);同時(shí),當(dāng)一條規(guī)則的結(jié)論是另一條規(guī)則的前提時(shí),即為中間推理結(jié)論時(shí),可以在繼續(xù)進(jìn)行匹配,直到獲得最終結(jié)論,這樣就形成了一條正向推理鏈,可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的推理過程。

        3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        修井作業(yè)專家系統(tǒng)主要由修井知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等主要部分組成。

        知識(shí)庫(kù)是修井專家知識(shí)的集合,是若干事實(shí)、規(guī)則的有機(jī)整體;推理機(jī)根據(jù)提供的事實(shí)和知識(shí)庫(kù)中的專家知識(shí)進(jìn)行不精確正向推理,得出修井作業(yè)的處理方案;人機(jī)接口提供人機(jī)界面,負(fù)責(zé)將用戶輸入轉(zhuǎn)換成為符合推理機(jī)要求的事實(shí)依據(jù),同時(shí)將推理的結(jié)果給出解釋并輸出;修井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大量的修井工具、修井標(biāo)準(zhǔn)、單井資料等,是修井作業(yè)專家系統(tǒng)的輔助工具。

        3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)采用了基于B/S的Web架構(gòu),采用主流的ASP.NET 編程技術(shù),使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù),根據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景和專家系統(tǒng)核心組件設(shè)計(jì)出各個(gè)獨(dú)立功能模塊,通過模塊間的數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)的整體功能。

        2 功能模塊

        3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表示是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部分,主要包括知識(shí)庫(kù)中事實(shí)數(shù)據(jù)、規(guī)則數(shù)據(jù)、推理設(shè)計(jì)中的推理數(shù)據(jù)和系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分。其中知識(shí)庫(kù)的事實(shí)數(shù)據(jù)采用面向?qū)ο笏枷朊枋鲂蘧鳂I(yè)中的事實(shí),采用了“對(duì)象名稱”“屬性”“屬性值”三級(jí)描述;規(guī)則數(shù)據(jù)包括規(guī)則前件表、規(guī)則結(jié)論表,規(guī)則數(shù)據(jù)的E-R關(guān)系。

        在規(guī)則前件表中,加入了“權(quán)重”來實(shí)現(xiàn)不精確推理因子,通過與事實(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),推理機(jī)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)合,提供了對(duì)專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐,從而實(shí)現(xiàn)了專家系統(tǒng)的推理過程。

        4 結(jié)束語

        文章在產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,研究了不精確正向推理機(jī)制,通過分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開發(fā)過程,完成了專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)制、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)與開發(fā),實(shí)現(xiàn)了修井作業(yè)專家系統(tǒng)咨詢處理的功能,以及修井作業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的管理功能,最終實(shí)現(xiàn)了符合油田修井作業(yè)場(chǎng)景的專家咨詢系統(tǒng),為修井的成功實(shí)施提供了可靠的技術(shù)保障,為數(shù)字化智能油田的建設(shè)做出了積極的貢獻(xiàn)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]鄒正偉,張小洪,等.專家系統(tǒng)在修井作業(yè)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2014,44:200.

        [2]鄭麗敏.人工智能與專家系統(tǒng)原理及其應(yīng)用[M].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社,2004.

        [3]孔繁勝.知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)原理[M].淅江大學(xué)出版社,2002.

        [4]明柱平,楊文領(lǐng),劉清友.修井作業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)研究[J].石油機(jī)械,2006,34(4):53-55.

        [5]JosephC.Giarratano,Gray D.Riley.專家系統(tǒng)原理與編程(第4版)[M],機(jī)械工業(yè)出版社,2006,8.

        [6]吳今培,肖建華.智能故障診斷與專家系統(tǒng)[M].北京: 科學(xué)出版社, 1997:1-139.

        [7]許云,樊孝忠.在專家系統(tǒng)中利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來表達(dá)知識(shí)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2003,22:91-94.

        作者簡(jiǎn)介:?jiǎn)稳?966-),男,畢業(yè)于石油大學(xué)(華東),高級(jí)工程師,目前從事井下作業(yè)、地面工程、天然氣處理等方向工作。工作于中國(guó)石油塔里木油田分公司開發(fā)事業(yè)部。

        摘 要:為了解決油田現(xiàn)場(chǎng)修井作業(yè)中存在的技術(shù)力量薄弱,修井領(lǐng)域?qū)<胰狈?,從業(yè)人員技術(shù)水平和經(jīng)驗(yàn)參差不齊等實(shí)際問題,本文分析了在井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性情況下,將不精確推理引入到修井作業(yè)專家系統(tǒng)中,采用產(chǎn)生式規(guī)則表示井況處理知識(shí),使用正向推理的方法,進(jìn)行事故類型及狀態(tài)的診斷、獲得修井作業(yè)方案設(shè)計(jì),并構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng),進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的智能化與科學(xué)性。

        關(guān)鍵詞:修井作業(yè);專家系統(tǒng);產(chǎn)生式規(guī)則;不精確推理;確定性因子CF

        引言

        斯坦福大學(xué)的Edward Feigenbaum教授把專家系統(tǒng)定義為“一種智能的計(jì)算機(jī)程序,它運(yùn)用知識(shí)和推理來解決只有專家才能解決的復(fù)雜問題”[2]。換言之專家系統(tǒng)就是以專家經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)為基礎(chǔ)建立的,以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為核心的,提供人機(jī)交互接口,能夠模擬專家決策的智能系統(tǒng)。

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的技術(shù)被應(yīng)用到油田生產(chǎn)的各個(gè)方面和環(huán)節(jié)。修井作業(yè)作為油田上非常重要的一項(xiàng)日常工作,它主要是指對(duì)油、氣、水井排除各種井下生產(chǎn)故障、處理井下生產(chǎn)事故、恢復(fù)生產(chǎn),配合各種工藝措施(壓裂、酸化、工程測(cè)井和堵水等),提高生產(chǎn)能力的作業(yè)。隨著油井?dāng)?shù)量的逐年增加,出現(xiàn)事故的頻率也將逐漸增多,而經(jīng)驗(yàn)豐富的修井作業(yè)專家又相對(duì)不足。在這種情況下,建立修井作業(yè)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù),研究構(gòu)造更符合專家模糊思維方式的推理模型,在此基礎(chǔ)上開發(fā)修井作業(yè)專家系統(tǒng),可以有效解決當(dāng)前的主要問題。

        文章在研究修井專家系統(tǒng)知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)分析了井況事故處理知識(shí)的不確定性和多樣性,將不精確推理引入到推理機(jī)構(gòu)建中,通過正向推理的方法,獲得專家咨詢結(jié)果,構(gòu)建了基于Web的修井作業(yè)專家系統(tǒng)。

        1 知識(shí)的表示

        知識(shí)表示就是把知識(shí)符號(hào)化和形式化的過程。用于知識(shí)表示的方法很多,如一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架及腳本表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟮谋硎痉ā⒒诒倔w的知識(shí)表示方法[3]等。

        作為修井事故診斷咨詢處理的專家系統(tǒng),文章采用產(chǎn)生式規(guī)則[4]來表示從修井專家、專業(yè)資料從獲取的知識(shí)。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中, 知識(shí)庫(kù)是由一系列事實(shí)和規(guī)則構(gòu)成。

        事實(shí),是指對(duì)客觀事物的屬性的值得描述,一般使用三元組(對(duì)象,屬性,值)或(關(guān)系,對(duì)象1,對(duì)象2)來表示,這種描述能表達(dá)客觀事物在某條件下的各種屬性的真實(shí)的值(或狀況);規(guī)則,表示了事實(shí)(事物)之間的因果關(guān)系,可以表示為:“IF condition (前件或模式) THEN action(后件或結(jié)論)”,即“如果前件成立,則執(zhí)行此種操作”的語句模型。

        文章通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)分別建立事實(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的數(shù)據(jù)表,來實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示,通過功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以方便、快捷的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增、刪、改、查等操作,也能最大限度的保證數(shù)據(jù)的完整性,從而保證知識(shí)的完整和一致性。

        2 不精確正向推理

        推理是指根據(jù)已有的事實(shí),在一定原則下推導(dǎo)出結(jié)論的過程。專家系統(tǒng)中,原則就是規(guī)則,而規(guī)則是推理的核心,在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,進(jìn)行的知識(shí)推理過程就是求解問題的過程,是實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)功能的重要步驟。

        在現(xiàn)實(shí)生活中,有許多的事實(shí)和概念并非絕對(duì)肯定能夠精確描述的;另外,作為規(guī)則本身,如果條件不是很肯定或有程度輕重的情況下,得出的某種結(jié)論也有肯定程度上的不同[5]。為了表示這種不確定性,本研究采用了不精確推理技術(shù),同時(shí),根據(jù)修井作業(yè)專家系統(tǒng)的在修井作業(yè)方案的咨詢方面的要求,文章在推理方法上采用了正向推理的方式。

        對(duì)于不精確推理而言,規(guī)則通常被描述為:

        IF條件1 AND 條件2 AND…AND 條件 n THEN 結(jié)論(確定性因子CF)

        上式中,結(jié)論的確定性因子CF稱為規(guī)則強(qiáng)度,表示當(dāng)規(guī)則的前提條件全部為真時(shí),規(guī)則條件對(duì)結(jié)論的支持程度,并作為知識(shí)的一個(gè)重要屬性存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中,在系統(tǒng)數(shù)據(jù)初始化階段,該值由領(lǐng)域?qū)<抑饔^給出,作為規(guī)則條件的權(quán)重存在,在系統(tǒng)運(yùn)行和反饋的過程中,也可根據(jù)修井方案推薦情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)的修正,使系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)和改進(jìn)的智能性。

        正向推理又被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理,通過輸入事實(shí)來與規(guī)則中的前件事實(shí)匹配,滿足時(shí),即可獲得規(guī)則中的結(jié)論事實(shí);同時(shí),當(dāng)一條規(guī)則的結(jié)論是另一條規(guī)則的前提時(shí),即為中間推理結(jié)論時(shí),可以在繼續(xù)進(jìn)行匹配,直到獲得最終結(jié)論,這樣就形成了一條正向推理鏈,可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的推理過程。

        3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        修井作業(yè)專家系統(tǒng)主要由修井知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等主要部分組成。

        知識(shí)庫(kù)是修井專家知識(shí)的集合,是若干事實(shí)、規(guī)則的有機(jī)整體;推理機(jī)根據(jù)提供的事實(shí)和知識(shí)庫(kù)中的專家知識(shí)進(jìn)行不精確正向推理,得出修井作業(yè)的處理方案;人機(jī)接口提供人機(jī)界面,負(fù)責(zé)將用戶輸入轉(zhuǎn)換成為符合推理機(jī)要求的事實(shí)依據(jù),同時(shí)將推理的結(jié)果給出解釋并輸出;修井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大量的修井工具、修井標(biāo)準(zhǔn)、單井資料等,是修井作業(yè)專家系統(tǒng)的輔助工具。

        3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)采用了基于B/S的Web架構(gòu),采用主流的ASP.NET 編程技術(shù),使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù),根據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景和專家系統(tǒng)核心組件設(shè)計(jì)出各個(gè)獨(dú)立功能模塊,通過模塊間的數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)的整體功能。

        2 功能模塊

        3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表示是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵部分,主要包括知識(shí)庫(kù)中事實(shí)數(shù)據(jù)、規(guī)則數(shù)據(jù)、推理設(shè)計(jì)中的推理數(shù)據(jù)和系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分。其中知識(shí)庫(kù)的事實(shí)數(shù)據(jù)采用面向?qū)ο笏枷朊枋鲂蘧鳂I(yè)中的事實(shí),采用了“對(duì)象名稱”“屬性”“屬性值”三級(jí)描述;規(guī)則數(shù)據(jù)包括規(guī)則前件表、規(guī)則結(jié)論表,規(guī)則數(shù)據(jù)的E-R關(guān)系。

        在規(guī)則前件表中,加入了“權(quán)重”來實(shí)現(xiàn)不精確推理因子,通過與事實(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),推理機(jī)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)合,提供了對(duì)專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支撐,從而實(shí)現(xiàn)了專家系統(tǒng)的推理過程。

        4 結(jié)束語

        文章在產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示的基礎(chǔ)上,研究了不精確正向推理機(jī)制,通過分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開發(fā)過程,完成了專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)制、人機(jī)接口和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)與開發(fā),實(shí)現(xiàn)了修井作業(yè)專家系統(tǒng)咨詢處理的功能,以及修井作業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的管理功能,最終實(shí)現(xiàn)了符合油田修井作業(yè)場(chǎng)景的專家咨詢系統(tǒng),為修井的成功實(shí)施提供了可靠的技術(shù)保障,為數(shù)字化智能油田的建設(shè)做出了積極的貢獻(xiàn)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]鄒正偉,張小洪,等.專家系統(tǒng)在修井作業(yè)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2014,44:200.

        [2]鄭麗敏.人工智能與專家系統(tǒng)原理及其應(yīng)用[M].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社,2004.

        [3]孔繁勝.知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)原理[M].淅江大學(xué)出版社,2002.

        [4]明柱平,楊文領(lǐng),劉清友.修井作業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)研究[J].石油機(jī)械,2006,34(4):53-55.

        [5]JosephC.Giarratano,Gray D.Riley.專家系統(tǒng)原理與編程(第4版)[M],機(jī)械工業(yè)出版社,2006,8.

        [6]吳今培,肖建華.智能故障診斷與專家系統(tǒng)[M].北京: 科學(xué)出版社, 1997:1-139.

        [7]許云,樊孝忠.在專家系統(tǒng)中利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來表達(dá)知識(shí)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2003,22:91-94.

        作者簡(jiǎn)介:?jiǎn)稳?966-),男,畢業(yè)于石油大學(xué)(華東),高級(jí)工程師,目前從事井下作業(yè)、地面工程、天然氣處理等方向工作。工作于中國(guó)石油塔里木油田分公司開發(fā)事業(yè)部。

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