油水井动态分析知识推理引擎研究与发现

发布时间：2017-06-10 00:02

  本文关键词：油水井动态分析知识推理引擎研究与发现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：油水井动态分析是油田开发中一项重要工作,传统动态分析辅助软件通常将分析规则以“硬编码”的方式嵌入系统,具有可扩展性和可维护性差的固有缺点,同时无法保存油田开发中的重要知识。当动态分析的指标发生变化时,需要重新修改程序代码,这样不仅工作量大而且容易出错,软件维护成本高。另外,油水井动态分析涉及业务范围广泛,针对每项分析内容,需要重复编写低水平代码,软件复用性差。规则推理引擎作为人工智能领域的一项重要研究成果,是一个可嵌入系统任意位置具有智能推理的小组件,能够复用到不同系统中,降低了软件的开发成本。同时,将分析逻辑采用规则的形式单独存放,便于系统维护,也有利于总结和推广油田开采过程中积累的经验知识。本文以油水井动态分析和规则推理引擎为研究对象,详细探讨了适用于油水井动态分析的规则推理引擎的实现及应用。首先,从业务层面和系统层面研究油水井动态分析知识的特点,提出了框架与产生式相结合的知识表示模型,为基于规则的推理和知识的存储管理提供模型基础。其次,研究了以CLIPS为核的规则推理引擎的体系结构,设计面向CLIPS知识编译的方法及基于关系数据库的事实自动抽取方法。最后,将实现的规则推理引擎应用于某采油厂实际项目中,证明了实现的规则推理引擎的可行性和有效性;通过与传统动态分析方案的比较可知基于规则推理引擎的新方案以少许性能损失获得了更好的可扩展性和可维护性。
【关键词】：油水井动态分析 规则推理引擎 RETE算法 知识表示 CLIPS
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE331;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 研究现状9-11
• 1.2.1 油水井动态分析技术9-10
• 1.2.2 规则推理引擎10-11
• 1.3 论文结构11-13
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 内容安排12-13
• 第二章 规则推理引擎技术13-23
• 2.1 规则推理引擎结构13-14
• 2.2 知识表示方式14-15
• 2.2.1 知识表示的要求14-15
• 2.2.2 框架表示法15
• 2.2.3 产生式表示法15
• 2.3 模式匹配算法与推理方式15-18
• 2.3.1 模式匹配算法15-17
• 2.3.2 推理方式17-18
• 2.4 开源规则推理引擎CLIPS18-22
• 2.4.1 CLIPS知识表示19-21
• 2.4.2 CLIPS工作过程与接口技术21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 油水井动态分析知识表示模型23-37
• 3.1 油水井动态分析知识分析23-34
• 3.1.1 单井动态分析规则23-34
• 3.2 知识表示模型定义34-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第四章 规则推理引擎的设计37-47
• 4.1 规则推理引擎体系结构37
• 4.2 知识定义工具37-41
• 4.3 数据字典维护工具41-43
• 4.4 面向CLIPS的知识编译工具43-46
• 4.4.1 事实模板编译43-44
• 4.4.2 规则定义44-45
• 4.4.3 事实抽取45-46
• 4.5 结论46-47
• 第五章 油水井动态分析系统应用47-56
• 5.1 实例分析47-50
• 5.2 油水井动态分析系统开发50-53
• 5.2.1 系统总体结构50-51
• 5.2.2 异常分析界面51-53
• 5.3 与传统方案对比分析53-55
• 5.3.1 可维护性和可扩展性53-54
• 5.3.2 准确率和效率54-55
• 5.4 本章小结55-56
• 结论56-57
• 参考文献57-60
• 致谢60-61

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