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基于不精确正向推理的修井作业专家系统研究与设计

人气指数: 发布时间:2014-12-26 15:51  来源:http://www.zgqkk.com  作者: 单全生等
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  摘要:为了解决油田现场修井作业中存在的技术力量薄弱,修井领域专家缺乏,从业人员技术水平和经验参差不齐等实际问题,本文分析了在井况事故处理知识的不确定性和多样性情况下,将不精确推理引入到修井作业专家系统中,采用产生式规则表示井况处理知识,使用正向推理的方法,进行事故类型及状态的诊断、获得修井作业方案设计,并构建了基于Web的修井作业专家系统,进一步提高了系统的智能化与科学性。
 
  关键词:修井作业;专家系统;产生式规则;不精确推理;确定性因子CF
 
  引言
 
  斯坦福大学的EdwardFeigenbaum教授把专家系统定义为“一种智能的计算机程序,它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题”[2]。换言之专家系统就是以专家经验性知识为基础建立的,以知识库和推理机为核心的,提供人机交互接口,能够模拟专家决策的智能系统。
 
  随着计算机技术的飞速发展,越来越多的技术被应用到油田生产的各个方面和环节。修井作业作为油田上非常重要的一项日常工作,它主要是指对油、气、水井排除各种井下生产故障、处理井下生产事故、恢复生产,配合各种工艺措施(压裂、酸化、工程测井和堵水等),提高生产能力的作业。随着油井数量的逐年增加,出现事故的频率也将逐渐增多,而经验丰富的修井作业专家又相对不足。在这种情况下,建立修井作业专家系统知识库,研究构造更符合专家模糊思维方式的推理模型,在此基础上开发修井作业专家系统,可以有效解决当前的主要问题。
 
  文章在研究修井专家系统知识表示的基础上,重点分析了井况事故处理知识的不确定性和多样性,将不精确推理引入到推理机构建中,通过正向推理的方法,获得专家咨询结果,构建了基于Web的修井作业专家系统。
 
  1知识的表示
 
  知识表示就是把知识符号化和形式化的过程。用于知识表示的方法很多,如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架及脚本表示法、语义网络表示法、面向对象的表示法、基于本体的知识表示方法[3]等。
 
  作为修井事故诊断咨询处理的专家系统,文章采用产生式规则[4]来表示从修井专家、专业资料从获取的知识。在产生式系统中,知识库是由一系列事实和规则构成。
 
  事实,是指对客观事物的属性的值得描述,一般使用三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)来表示,这种描述能表达客观事物在某条件下的各种属性的真实的值(或状况);规则,表示了事实(事物)之间的因果关系,可以表示为:“IFcondition(前件或模式)THENaction(后件或结论)”,即“如果前件成立,则执行此种操作”的语句模型。
 
  文章通过关系数据库分别建立事实库和规则库的数据表,来实现知识的存储和表示,通过功能强大的数据库管理系统可以方便、快捷的实现数据的增、删、改、查等操作,也能最大限度的保证数据的完整性,从而保证知识的完整和一致性。
 
  2不精确正向推理
 
  推理是指根据已有的事实,在一定原则下推导出结论的过程。专家系统中,原则就是规则,而规则是推理的核心,在知识表示的基础上,进行的知识推理过程就是求解问题的过程,是实现专家系统功能的重要步骤。
 
  在现实生活中,有许多的事实和概念并非绝对肯定能够精确描述的;另外,作为规则本身,如果条件不是很肯定或有程度轻重的情况下,得出的某种结论也有肯定程度上的不同[5]。为了表示这种不确定性,本研究采用了不精确推理技术,同时,根据修井作业专家系统的在修井作业方案的咨询方面的要求,文章在推理方法上采用了正向推理的方式。
 
  对于不精确推理而言,规则通常被描述为:
 
  IF条件1AND条件2AND…AND条件nTHEN结论(确定性因子CF)
 
  上式中,结论的确定性因子CF称为规则强度,表示当规则的前提条件全部为真时,规则条件对结论的支持程度,并作为知识的一个重要属性存储于知识库中,在系统数据初始化阶段,该值由领域专家主观给出,作为规则条件的权重存在,在系统运行和反馈的过程中,也可根据修井方案推荐情况进行动态的修正,使系统具有学习和改进的智能性。
 
  正向推理又被称为数据驱动的推理,通过输入事实来与规则中的前件事实匹配,满足时,即可获得规则中的结论事实;同时,当一条规则的结论是另一条规则的前提时,即为中间推理结论时,可以在继续进行匹配,直到获得最终结论,这样就形成了一条正向推理链,可以实现更复杂的推理过程。
 
  3系统设计
 
  修井作业专家系统主要由修井知识库、推理机、人机接口和基础数据库等主要部分组成。
 
  知识库是修井专家知识的集合,是若干事实、规则的有机整体;推理机根据提供的事实和知识库中的专家知识进行不精确正向推理,得出修井作业的处理方案;人机接口提供人机界面,负责将用户输入转换成为符合推理机要求的事实依据,同时将推理的结果给出解释并输出;修井数据库存储大量的修井工具、修井标准、单井资料等,是修井作业专家系统的辅助工具。
 
  3.1系统总体设计
 
  本系统采用了基于B/S的Web架构,采用主流的ASP.NET编程技术,使用关系型数据库存储和操作数据,根据应用的具体场景和专家系统核心组件设计出各个独立功能模块,通过模块间的数据交互实现专家系统的整体功能。
 
  2功能模块
 
  3.2系统数据库设计
 
  本系统的数据表示是系统实现的关键部分,主要包括知识库中事实数据、规则数据、推理设计中的推理数据和系统基础数据部分。其中知识库的事实数据采用面向对象思想描述修井作业中的事实,采用了“对象名称”“属性”“属性值”三级描述;规则数据包括规则前件表、规则结论表,规则数据的E-R关系。

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