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)

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(wèn)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(lái)解決只有專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)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(lái)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(kāi)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(wèn)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(guò)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(guò)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(yǔ)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(lái)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(lái)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(yǔ)句模型。

文章通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示，通過(guò)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(guò)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(guò)程就是求解問(wèn)題的過(guò)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(guò)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(guò)輸入事實(shí)來(lái)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(guò)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(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)不精確推理因子，通過(guò)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(guò)程。

4 結(jié)束語(yǔ)

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(guò)分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開(kāi)發(fā)過(guò)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(kāi)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(kāi)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(lái)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(kāi)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Γ瑥臉I(yè)人員技術(shù)水平和經(jīng)驗(yàn)參差不齊等實(shí)際問(wèn)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(lái)解決只有專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)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(lái)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(kāi)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(wèn)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(guò)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(guò)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(yǔ)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(lái)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(lái)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(yǔ)句模型。

文章通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示，通過(guò)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(guò)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(guò)程就是求解問(wèn)題的過(guò)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(guò)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(guò)輸入事實(shí)來(lái)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(guò)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(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)不精確推理因子，通過(guò)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(guò)程。

4 結(jié)束語(yǔ)

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(guò)分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開(kāi)發(fā)過(guò)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(kāi)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.

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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(kāi)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(wèn)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(lái)解決只有專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)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(lái)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(kāi)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(wèn)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(guò)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(guò)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(yǔ)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(lái)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(lái)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(yǔ)句模型。

文章通過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的存儲(chǔ)和表示，通過(guò)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(guò)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(guò)程就是求解問(wèn)題的過(guò)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(guò)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(guò)輸入事實(shí)來(lái)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(guò)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(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)不精確推理因子，通過(guò)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(guò)程。

4 結(jié)束語(yǔ)

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(guò)分析研究專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成及各模塊的開(kāi)發(fā)過(guò)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(kāi)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)。

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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(kāi)發(fā)事業(yè)部。