鄒正偉 張小洪 鐘原 李強
摘 要
專家系統是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。修井作業是油田作業開發井中常見的操作,需要處理大量信息、專家指導,而現實情況是修井作業隨意性和盲目性較大、操作不規范、修井資料和修井工具沒有進行統一的分類管理、生產中遇到各種問題缺乏可以咨詢的專家。所以修井專家系統的應用研究與實現具有實際的行業意義。本文介紹專家系統在修井作業中的應用實現。
【關鍵詞】專家系統 修井作業 知識庫
1 專家系統概述
專家系統(Expert System)是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。因此,專家系統必須包含領域專家的大量知識,擁有類似人類專家思維的推理能力,并能用這些知識來解決實際問題。
專家系統是當前人工智能應用中最成功的一個領域。
專家系統具有下面三個屬性:
(1)啟發性。它運用規范的專業知識和直覺的評判知識進行問題求解。
(2)透明性。它是用戶能夠在無需了解其系統結構的情況下與專家系統直接交往,了解其知識內容和推理過程。
(3)靈活性。它可以不但接受新知識,調整有關的控制信息,使其與整個知識庫協調。
2 修井專家系統應用及知識的獲取
修井專家系統針對實際石油工程領域,建造專家系統,用來輔助或代替領域專家解決實際問題。如何把修井專家的知識和經驗轉化為計算機所具有的能力,這就需要用到知識獲取,知識獲取就是把用于求解專門領域的知識從擁有這些知識的知識源中抽取出來,并轉換為一特定的計算機表示。知識獲取為裝入、修改和擴充知識庫的知識提供手段;知識獲取過程可以看作是一類專業知識到知識庫之間的轉移過程。知識獲取策略是由知識的表示模式和知識庫的存儲結構決定的。
修井作業專家系統知識獲取的主要來源是專家的經驗和書本上的知識。主要途徑是通過事故井維修的書面資料比如設計書等。
本專家系統知識獲取的步驟如下:
第一步查找修井作業相關資料并請教修井領域的專家,尋找適當的知識表示方法;
第二步確定適當的知識庫存儲結構;
第三步將書本和從專家那里得來得經驗以第一步得來得表示方法凝聚成庫;
第四步調試精煉知識庫。
3 修井作業專家系統推理機的實現
軟件的開發的目的是應用,如何使修井作業專家系統具有修井專家所具有的處理事故的方式,必須建立完善的事故處理推理機制。推理是根據一定的原則(公理或規則)從已知的事實(或判斷)推出新的事實(或另外的判斷)的思維過程,其中推理所依據的事實叫做前提(或條件),由前提所推出的新事實叫做結論。基于知識的推理的計算機實現就構成了推理機,推理機的功能是模擬領域專家的思維過程,控制并執行對問題的求解。它能根據當前已知的事實,利用知識庫中的知識,按一定的推理方法和控制策略進行推理,直到得出相應的結論為止。如圖1所示。
在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在該系統中采用的排序策略是分塊組織,即根據不同事故類型將知識庫進行分塊,在問題的求解過程中,根據事故的具體原因,從相應的知識庫中去選擇可用知識。
對于事實:[(落物事故)(落物為桿類)(落物為抽油桿)(落物曾被打撈過)(魚頭彎曲)]
將其存入全局數據庫,推理機開始“匹配-沖突消解-操作”,其詳細運行過程描述如表1。
于是得出適于本事故的工具有兩種彎曲魚頭抽油桿打撈筒和自制彎魚頭抽油桿打撈筒。在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在本系統中采用的排序策略是:每次系統使用后,將會輔助作業人員對本次施工進行施工總結,此時會對所提供修井方案進行評價,在以后提供修井方案時會根據修井方案實施成功率和施工次數進行排序。
4 結束語
系統組織簡潔,可擴展性良好;不足之處在于對領域專家知識的依賴性較高和知識提取方面。另外,基于規則的推理不會通過經驗改善自身的性能,不會自動獲取和發現所需要的知識;而且修井井況與規則用自然語言描述有時不能很好的量化。不確定推理方法更能有效的用定性的規則實現不確定性推理。如果系統改進采用機器學習,對油田修井案例大數據進行云學習及云推理,系統應用將再上一個臺階。
參考文獻
[1]邢會民,周永宏等.專家系統原型概述[J].西南民族大學學報(自然科學版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作業專家系統研究[D].西南石油大學,2006.
[3]明柱平,楊文領,劉清友.修井作業專家系統開發研究[J].石油機械,2006,(04).
作者簡介
鄒正偉(1978-),男,四川省人。博士在讀。現為西南石油大學講師。研究方向為軟件工程、油田信息化、物聯網工程。
作者單位
西南石油大學 四川省成都市 610500endprint
摘 要
專家系統是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。修井作業是油田作業開發井中常見的操作,需要處理大量信息、專家指導,而現實情況是修井作業隨意性和盲目性較大、操作不規范、修井資料和修井工具沒有進行統一的分類管理、生產中遇到各種問題缺乏可以咨詢的專家。所以修井專家系統的應用研究與實現具有實際的行業意義。本文介紹專家系統在修井作業中的應用實現。
【關鍵詞】專家系統 修井作業 知識庫
1 專家系統概述
專家系統(Expert System)是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。因此,專家系統必須包含領域專家的大量知識,擁有類似人類專家思維的推理能力,并能用這些知識來解決實際問題。
專家系統是當前人工智能應用中最成功的一個領域。
專家系統具有下面三個屬性:
(1)啟發性。它運用規范的專業知識和直覺的評判知識進行問題求解。
(2)透明性。它是用戶能夠在無需了解其系統結構的情況下與專家系統直接交往,了解其知識內容和推理過程。
(3)靈活性。它可以不但接受新知識,調整有關的控制信息,使其與整個知識庫協調。
2 修井專家系統應用及知識的獲取
修井專家系統針對實際石油工程領域,建造專家系統,用來輔助或代替領域專家解決實際問題。如何把修井專家的知識和經驗轉化為計算機所具有的能力,這就需要用到知識獲取,知識獲取就是把用于求解專門領域的知識從擁有這些知識的知識源中抽取出來,并轉換為一特定的計算機表示。知識獲取為裝入、修改和擴充知識庫的知識提供手段;知識獲取過程可以看作是一類專業知識到知識庫之間的轉移過程。知識獲取策略是由知識的表示模式和知識庫的存儲結構決定的。
修井作業專家系統知識獲取的主要來源是專家的經驗和書本上的知識。主要途徑是通過事故井維修的書面資料比如設計書等。
本專家系統知識獲取的步驟如下:
第一步查找修井作業相關資料并請教修井領域的專家,尋找適當的知識表示方法;
第二步確定適當的知識庫存儲結構;
第三步將書本和從專家那里得來得經驗以第一步得來得表示方法凝聚成庫;
第四步調試精煉知識庫。
3 修井作業專家系統推理機的實現
軟件的開發的目的是應用,如何使修井作業專家系統具有修井專家所具有的處理事故的方式,必須建立完善的事故處理推理機制。推理是根據一定的原則(公理或規則)從已知的事實(或判斷)推出新的事實(或另外的判斷)的思維過程,其中推理所依據的事實叫做前提(或條件),由前提所推出的新事實叫做結論。基于知識的推理的計算機實現就構成了推理機,推理機的功能是模擬領域專家的思維過程,控制并執行對問題的求解。它能根據當前已知的事實,利用知識庫中的知識,按一定的推理方法和控制策略進行推理,直到得出相應的結論為止。如圖1所示。
在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在該系統中采用的排序策略是分塊組織,即根據不同事故類型將知識庫進行分塊,在問題的求解過程中,根據事故的具體原因,從相應的知識庫中去選擇可用知識。
對于事實:[(落物事故)(落物為桿類)(落物為抽油桿)(落物曾被打撈過)(魚頭彎曲)]
將其存入全局數據庫,推理機開始“匹配-沖突消解-操作”,其詳細運行過程描述如表1。
于是得出適于本事故的工具有兩種彎曲魚頭抽油桿打撈筒和自制彎魚頭抽油桿打撈筒。在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在本系統中采用的排序策略是:每次系統使用后,將會輔助作業人員對本次施工進行施工總結,此時會對所提供修井方案進行評價,在以后提供修井方案時會根據修井方案實施成功率和施工次數進行排序。
4 結束語
系統組織簡潔,可擴展性良好;不足之處在于對領域專家知識的依賴性較高和知識提取方面。另外,基于規則的推理不會通過經驗改善自身的性能,不會自動獲取和發現所需要的知識;而且修井井況與規則用自然語言描述有時不能很好的量化。不確定推理方法更能有效的用定性的規則實現不確定性推理。如果系統改進采用機器學習,對油田修井案例大數據進行云學習及云推理,系統應用將再上一個臺階。
參考文獻
[1]邢會民,周永宏等.專家系統原型概述[J].西南民族大學學報(自然科學版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作業專家系統研究[D].西南石油大學,2006.
[3]明柱平,楊文領,劉清友.修井作業專家系統開發研究[J].石油機械,2006,(04).
作者簡介
鄒正偉(1978-),男,四川省人。博士在讀。現為西南石油大學講師。研究方向為軟件工程、油田信息化、物聯網工程。
作者單位
西南石油大學 四川省成都市 610500endprint
摘 要
專家系統是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。修井作業是油田作業開發井中常見的操作,需要處理大量信息、專家指導,而現實情況是修井作業隨意性和盲目性較大、操作不規范、修井資料和修井工具沒有進行統一的分類管理、生產中遇到各種問題缺乏可以咨詢的專家。所以修井專家系統的應用研究與實現具有實際的行業意義。本文介紹專家系統在修井作業中的應用實現。
【關鍵詞】專家系統 修井作業 知識庫
1 專家系統概述
專家系統(Expert System)是一個具有智能特點的計算機程序,它的智能化主要表現為能夠在特定的領域內模仿人類專家思維來求解復雜問題。因此,專家系統必須包含領域專家的大量知識,擁有類似人類專家思維的推理能力,并能用這些知識來解決實際問題。
專家系統是當前人工智能應用中最成功的一個領域。
專家系統具有下面三個屬性:
(1)啟發性。它運用規范的專業知識和直覺的評判知識進行問題求解。
(2)透明性。它是用戶能夠在無需了解其系統結構的情況下與專家系統直接交往,了解其知識內容和推理過程。
(3)靈活性。它可以不但接受新知識,調整有關的控制信息,使其與整個知識庫協調。
2 修井專家系統應用及知識的獲取
修井專家系統針對實際石油工程領域,建造專家系統,用來輔助或代替領域專家解決實際問題。如何把修井專家的知識和經驗轉化為計算機所具有的能力,這就需要用到知識獲取,知識獲取就是把用于求解專門領域的知識從擁有這些知識的知識源中抽取出來,并轉換為一特定的計算機表示。知識獲取為裝入、修改和擴充知識庫的知識提供手段;知識獲取過程可以看作是一類專業知識到知識庫之間的轉移過程。知識獲取策略是由知識的表示模式和知識庫的存儲結構決定的。
修井作業專家系統知識獲取的主要來源是專家的經驗和書本上的知識。主要途徑是通過事故井維修的書面資料比如設計書等。
本專家系統知識獲取的步驟如下:
第一步查找修井作業相關資料并請教修井領域的專家,尋找適當的知識表示方法;
第二步確定適當的知識庫存儲結構;
第三步將書本和從專家那里得來得經驗以第一步得來得表示方法凝聚成庫;
第四步調試精煉知識庫。
3 修井作業專家系統推理機的實現
軟件的開發的目的是應用,如何使修井作業專家系統具有修井專家所具有的處理事故的方式,必須建立完善的事故處理推理機制。推理是根據一定的原則(公理或規則)從已知的事實(或判斷)推出新的事實(或另外的判斷)的思維過程,其中推理所依據的事實叫做前提(或條件),由前提所推出的新事實叫做結論。基于知識的推理的計算機實現就構成了推理機,推理機的功能是模擬領域專家的思維過程,控制并執行對問題的求解。它能根據當前已知的事實,利用知識庫中的知識,按一定的推理方法和控制策略進行推理,直到得出相應的結論為止。如圖1所示。
在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在該系統中采用的排序策略是分塊組織,即根據不同事故類型將知識庫進行分塊,在問題的求解過程中,根據事故的具體原因,從相應的知識庫中去選擇可用知識。
對于事實:[(落物事故)(落物為桿類)(落物為抽油桿)(落物曾被打撈過)(魚頭彎曲)]
將其存入全局數據庫,推理機開始“匹配-沖突消解-操作”,其詳細運行過程描述如表1。
于是得出適于本事故的工具有兩種彎曲魚頭抽油桿打撈筒和自制彎魚頭抽油桿打撈筒。在推理過程中,如果只有一條可用規則,該條規則將被采用,而實際上可用規則往往不止一條,必須做出唯一性選擇,即沖突消解。沖突消解的策略是將多條規則按優先級排序,為了提高搜索效率,在本系統中采用的排序策略是:每次系統使用后,將會輔助作業人員對本次施工進行施工總結,此時會對所提供修井方案進行評價,在以后提供修井方案時會根據修井方案實施成功率和施工次數進行排序。
4 結束語
系統組織簡潔,可擴展性良好;不足之處在于對領域專家知識的依賴性較高和知識提取方面。另外,基于規則的推理不會通過經驗改善自身的性能,不會自動獲取和發現所需要的知識;而且修井井況與規則用自然語言描述有時不能很好的量化。不確定推理方法更能有效的用定性的規則實現不確定性推理。如果系統改進采用機器學習,對油田修井案例大數據進行云學習及云推理,系統應用將再上一個臺階。
參考文獻
[1]邢會民,周永宏等.專家系統原型概述[J].西南民族大學學報(自然科學版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作業專家系統研究[D].西南石油大學,2006.
[3]明柱平,楊文領,劉清友.修井作業專家系統開發研究[J].石油機械,2006,(04).
作者簡介
鄒正偉(1978-),男,四川省人。博士在讀。現為西南石油大學講師。研究方向為軟件工程、油田信息化、物聯網工程。
作者單位
西南石油大學 四川省成都市 610500endprint