邹正伟 张小洪 钟原 李强
摘 要
专家系统是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。修井作业是油田作业开发井中常见的操作,需要处理大量信息、专家指导,而现实情况是修井作业随意性和盲目性较大、操作不规范、修井资料和修井工具没有进行统一的分类管理、生产中遇到各种问题缺乏可以咨询的专家。所以修井专家系统的应用研究与实现具有实际的行业意义。本文介绍专家系统在修井作业中的应用实现。
【关键词】专家系统 修井作业 知识库
1 专家系统概述
专家系统(Expert System)是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此,专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统是当前人工智能应用中最成功的一个领域。
专家系统具有下面三个属性:
(1)启发性。它运用规范的专业知识和直觉的评判知识进行问题求解。
(2)透明性。它是用户能够在无需了解其系统结构的情况下与专家系统直接交往,了解其知识内容和推理过程。
(3)灵活性。它可以不但接受新知识,调整有关的控制信息,使其与整个知识库协调。
2 修井专家系统应用及知识的获取
修井专家系统针对实际石油工程领域,建造专家系统,用来辅助或代替领域专家解决实际问题。如何把修井专家的知识和经验转化为计算机所具有的能力,这就需要用到知识获取,知识获取就是把用于求解专门领域的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来,并转换为一特定的计算机表示。知识获取为装入、修改和扩充知识库的知识提供手段;知识获取过程可以看作是一类专业知识到知识库之间的转移过程。知识获取策略是由知识的表示模式和知识库的存储结构决定的。
修井作业专家系统知识获取的主要来源是专家的经验和书本上的知识。主要途径是通过事故井维修的书面资料比如设计书等。
本专家系统知识获取的步骤如下:
第一步查找修井作业相关资料并请教修井领域的专家,寻找适当的知识表示方法;
第二步确定适当的知识库存储结构;
第三步将书本和从专家那里得来得经验以第一步得来得表示方法凝聚成库;
第四步调试精炼知识库。
3 修井作业专家系统推理机的实现
软件的开发的目的是应用,如何使修井作业专家系统具有修井专家所具有的处理事故的方式,必须建立完善的事故处理推理机制。推理是根据一定的原则(公理或规则)从已知的事实(或判断)推出新的事实(或另外的判断)的思维过程,其中推理所依据的事实叫做前提(或条件),由前提所推出的新事实叫做结论。基于知识的推理的计算机实现就构成了推理机,推理机的功能是模拟领域专家的思维过程,控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实,利用知识库中的知识,按一定的推理方法和控制策略进行推理,直到得出相应的结论为止。如图1所示。
在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在该系统中采用的排序策略是分块组织,即根据不同事故类型将知识库进行分块,在问题的求解过程中,根据事故的具体原因,从相应的知识库中去选择可用知识。
对于事实:[(落物事故)(落物为杆类)(落物为抽油杆)(落物曾被打捞过)(鱼头弯曲)]
将其存入全局数据库,推理机开始“匹配-冲突消解-操作”,其详细运行过程描述如表1。
于是得出适于本事故的工具有两种弯曲鱼头抽油杆打捞筒和自制弯鱼头抽油杆打捞筒。在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在本系统中采用的排序策略是:每次系统使用后,将会辅助作业人员对本次施工进行施工总结,此时会对所提供修井方案进行评价,在以后提供修井方案时会根据修井方案实施成功率和施工次数进行排序。
4 结束语
系统组织简洁,可扩展性良好;不足之处在于对领域专家知识的依赖性较高和知识提取方面。另外,基于规则的推理不会通过经验改善自身的性能,不会自动获取和发现所需要的知识;而且修井井况与规则用自然语言描述有时不能很好的量化。不确定推理方法更能有效的用定性的规则实现不确定性推理。如果系统改进采用机器学习,对油田修井案例大数据进行云学习及云推理,系统应用将再上一个台阶。
参考文献
[1]邢会民,周永宏等.专家系统原型概述[J].西南民族大学学报(自然科学版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作业专家系统研究[D].西南石油大学,2006.
[3]明柱平,杨文领,刘清友.修井作业专家系统开发研究[J].石油机械,2006,(04).
作者简介
邹正伟(1978-),男,四川省人。博士在读。现为西南石油大学讲师。研究方向为软件工程、油田信息化、物联网工程。
作者单位
西南石油大学 四川省成都市 610500endprint
摘 要
专家系统是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。修井作业是油田作业开发井中常见的操作,需要处理大量信息、专家指导,而现实情况是修井作业随意性和盲目性较大、操作不规范、修井资料和修井工具没有进行统一的分类管理、生产中遇到各种问题缺乏可以咨询的专家。所以修井专家系统的应用研究与实现具有实际的行业意义。本文介绍专家系统在修井作业中的应用实现。
【关键词】专家系统 修井作业 知识库
1 专家系统概述
专家系统(Expert System)是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此,专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统是当前人工智能应用中最成功的一个领域。
专家系统具有下面三个属性:
(1)启发性。它运用规范的专业知识和直觉的评判知识进行问题求解。
(2)透明性。它是用户能够在无需了解其系统结构的情况下与专家系统直接交往,了解其知识内容和推理过程。
(3)灵活性。它可以不但接受新知识,调整有关的控制信息,使其与整个知识库协调。
2 修井专家系统应用及知识的获取
修井专家系统针对实际石油工程领域,建造专家系统,用来辅助或代替领域专家解决实际问题。如何把修井专家的知识和经验转化为计算机所具有的能力,这就需要用到知识获取,知识获取就是把用于求解专门领域的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来,并转换为一特定的计算机表示。知识获取为装入、修改和扩充知识库的知识提供手段;知识获取过程可以看作是一类专业知识到知识库之间的转移过程。知识获取策略是由知识的表示模式和知识库的存储结构决定的。
修井作业专家系统知识获取的主要来源是专家的经验和书本上的知识。主要途径是通过事故井维修的书面资料比如设计书等。
本专家系统知识获取的步骤如下:
第一步查找修井作业相关资料并请教修井领域的专家,寻找适当的知识表示方法;
第二步确定适当的知识库存储结构;
第三步将书本和从专家那里得来得经验以第一步得来得表示方法凝聚成库;
第四步调试精炼知识库。
3 修井作业专家系统推理机的实现
软件的开发的目的是应用,如何使修井作业专家系统具有修井专家所具有的处理事故的方式,必须建立完善的事故处理推理机制。推理是根据一定的原则(公理或规则)从已知的事实(或判断)推出新的事实(或另外的判断)的思维过程,其中推理所依据的事实叫做前提(或条件),由前提所推出的新事实叫做结论。基于知识的推理的计算机实现就构成了推理机,推理机的功能是模拟领域专家的思维过程,控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实,利用知识库中的知识,按一定的推理方法和控制策略进行推理,直到得出相应的结论为止。如图1所示。
在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在该系统中采用的排序策略是分块组织,即根据不同事故类型将知识库进行分块,在问题的求解过程中,根据事故的具体原因,从相应的知识库中去选择可用知识。
对于事实:[(落物事故)(落物为杆类)(落物为抽油杆)(落物曾被打捞过)(鱼头弯曲)]
将其存入全局数据库,推理机开始“匹配-冲突消解-操作”,其详细运行过程描述如表1。
于是得出适于本事故的工具有两种弯曲鱼头抽油杆打捞筒和自制弯鱼头抽油杆打捞筒。在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在本系统中采用的排序策略是:每次系统使用后,将会辅助作业人员对本次施工进行施工总结,此时会对所提供修井方案进行评价,在以后提供修井方案时会根据修井方案实施成功率和施工次数进行排序。
4 结束语
系统组织简洁,可扩展性良好;不足之处在于对领域专家知识的依赖性较高和知识提取方面。另外,基于规则的推理不会通过经验改善自身的性能,不会自动获取和发现所需要的知识;而且修井井况与规则用自然语言描述有时不能很好的量化。不确定推理方法更能有效的用定性的规则实现不确定性推理。如果系统改进采用机器学习,对油田修井案例大数据进行云学习及云推理,系统应用将再上一个台阶。
参考文献
[1]邢会民,周永宏等.专家系统原型概述[J].西南民族大学学报(自然科学版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作业专家系统研究[D].西南石油大学,2006.
[3]明柱平,杨文领,刘清友.修井作业专家系统开发研究[J].石油机械,2006,(04).
作者简介
邹正伟(1978-),男,四川省人。博士在读。现为西南石油大学讲师。研究方向为软件工程、油田信息化、物联网工程。
作者单位
西南石油大学 四川省成都市 610500endprint
摘 要
专家系统是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。修井作业是油田作业开发井中常见的操作,需要处理大量信息、专家指导,而现实情况是修井作业随意性和盲目性较大、操作不规范、修井资料和修井工具没有进行统一的分类管理、生产中遇到各种问题缺乏可以咨询的专家。所以修井专家系统的应用研究与实现具有实际的行业意义。本文介绍专家系统在修井作业中的应用实现。
【关键词】专家系统 修井作业 知识库
1 专家系统概述
专家系统(Expert System)是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此,专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统是当前人工智能应用中最成功的一个领域。
专家系统具有下面三个属性:
(1)启发性。它运用规范的专业知识和直觉的评判知识进行问题求解。
(2)透明性。它是用户能够在无需了解其系统结构的情况下与专家系统直接交往,了解其知识内容和推理过程。
(3)灵活性。它可以不但接受新知识,调整有关的控制信息,使其与整个知识库协调。
2 修井专家系统应用及知识的获取
修井专家系统针对实际石油工程领域,建造专家系统,用来辅助或代替领域专家解决实际问题。如何把修井专家的知识和经验转化为计算机所具有的能力,这就需要用到知识获取,知识获取就是把用于求解专门领域的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来,并转换为一特定的计算机表示。知识获取为装入、修改和扩充知识库的知识提供手段;知识获取过程可以看作是一类专业知识到知识库之间的转移过程。知识获取策略是由知识的表示模式和知识库的存储结构决定的。
修井作业专家系统知识获取的主要来源是专家的经验和书本上的知识。主要途径是通过事故井维修的书面资料比如设计书等。
本专家系统知识获取的步骤如下:
第一步查找修井作业相关资料并请教修井领域的专家,寻找适当的知识表示方法;
第二步确定适当的知识库存储结构;
第三步将书本和从专家那里得来得经验以第一步得来得表示方法凝聚成库;
第四步调试精炼知识库。
3 修井作业专家系统推理机的实现
软件的开发的目的是应用,如何使修井作业专家系统具有修井专家所具有的处理事故的方式,必须建立完善的事故处理推理机制。推理是根据一定的原则(公理或规则)从已知的事实(或判断)推出新的事实(或另外的判断)的思维过程,其中推理所依据的事实叫做前提(或条件),由前提所推出的新事实叫做结论。基于知识的推理的计算机实现就构成了推理机,推理机的功能是模拟领域专家的思维过程,控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实,利用知识库中的知识,按一定的推理方法和控制策略进行推理,直到得出相应的结论为止。如图1所示。
在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在该系统中采用的排序策略是分块组织,即根据不同事故类型将知识库进行分块,在问题的求解过程中,根据事故的具体原因,从相应的知识库中去选择可用知识。
对于事实:[(落物事故)(落物为杆类)(落物为抽油杆)(落物曾被打捞过)(鱼头弯曲)]
将其存入全局数据库,推理机开始“匹配-冲突消解-操作”,其详细运行过程描述如表1。
于是得出适于本事故的工具有两种弯曲鱼头抽油杆打捞筒和自制弯鱼头抽油杆打捞筒。在推理过程中,如果只有一条可用规则,该条规则将被采用,而实际上可用规则往往不止一条,必须做出唯一性选择,即冲突消解。冲突消解的策略是将多条规则按优先级排序,为了提高搜索效率,在本系统中采用的排序策略是:每次系统使用后,将会辅助作业人员对本次施工进行施工总结,此时会对所提供修井方案进行评价,在以后提供修井方案时会根据修井方案实施成功率和施工次数进行排序。
4 结束语
系统组织简洁,可扩展性良好;不足之处在于对领域专家知识的依赖性较高和知识提取方面。另外,基于规则的推理不会通过经验改善自身的性能,不会自动获取和发现所需要的知识;而且修井井况与规则用自然语言描述有时不能很好的量化。不确定推理方法更能有效的用定性的规则实现不确定性推理。如果系统改进采用机器学习,对油田修井案例大数据进行云学习及云推理,系统应用将再上一个台阶。
参考文献
[1]邢会民,周永宏等.专家系统原型概述[J].西南民族大学学报(自然科学版),2004,(04).
[2]明柱平. 修井作业专家系统研究[D].西南石油大学,2006.
[3]明柱平,杨文领,刘清友.修井作业专家系统开发研究[J].石油机械,2006,(04).
作者简介
邹正伟(1978-),男,四川省人。博士在读。现为西南石油大学讲师。研究方向为软件工程、油田信息化、物联网工程。
作者单位
西南石油大学 四川省成都市 610500endprint