本文關(guān)鍵詞：人工智能鉆井實(shí)時(shí)專家控制系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工智能鉆井實(shí)時(shí)專家控制系統(tǒng)研究

摘要:隨著石油工業(yè)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，鉆井技術(shù)將進(jìn)人人工智能鉆井的新階段。文中介紹了人工智能及其兩個(gè)重要分支—專家系統(tǒng)、智能控制在鉆井工程中的應(yīng)用，給出了人工智能鉆井的概念和內(nèi)容。結(jié)合石油鉆井工程的實(shí)際情況，提出了一種新型“實(shí)時(shí)專家智能控制系統(tǒng)”(RTEICS-Real Time Expert Intelligence ControlSystem)，它綜合了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)及智能控制的優(yōu)點(diǎn)于一身，構(gòu)成了一個(gè)完整的人工智能鉆井系統(tǒng)。討論了RTE-ICS的原理和構(gòu)成，專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的接口方式，以及需要解決的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、可靠性、自學(xué)習(xí)性等問題。并展望了21世紀(jì)人工智能鉆井的美好前景。

1前言

年前，世界石油市場長期處于不太景氣的狀態(tài)，石油價(jià)格低而不穩(wěn)，嚴(yán)重影響了石油鉆井業(yè)的發(fā)展，一方面是油價(jià)下跌，一方面是鉆井費(fèi)用在整個(gè)油氣田開發(fā)成本中不斷增加，導(dǎo)致各國都紛紛削減鉆井工作量，這就對鉆井工作者提出了一個(gè)嚴(yán)峻的問題:要讓石油鉆井工業(yè)生存和發(fā)展下去，唯一的途徑就是提高鉆井效率和降低鉆井成本。同時(shí)根據(jù)世界油氣資源的現(xiàn)狀及對將來發(fā)展的預(yù)測，石油鉆井工業(yè)將面臨更復(fù)雜的地質(zhì)條件和更惡劣的自然環(huán)境(沙漠、深海等)，這就要求石油鉆井工業(yè)大大提高高科技含量，發(fā)展大斜度定向井、大位移水平井、叢式井、多底井、徑向井等各種新的鉆井技術(shù)，以滿足在各種復(fù)雜的地質(zhì)條件和惡劣環(huán)境下開發(fā)油氣田的需要，并達(dá)到最高的采收率、最低的鉆井成本、最好的經(jīng)濟(jì)效益的目的。另外，現(xiàn)在不論新老油田都面臨提高采收率的問題，采用精確定位的定向井軌跡控制技術(shù)去開發(fā)油氣藏邊角，是提高剩余采收率的重要手段(如老井側(cè)鉆)。要解決以上幾個(gè)方面問題，都要求石油鉆井技術(shù)有一個(gè)革命性的飛躍，隨著石油鉆井科學(xué)的發(fā)展和相關(guān)高科技的進(jìn)步，一個(gè)新的鉆井概念出現(xiàn)了—人工智能鉆井。展望未來，21世紀(jì)的石油鉆井技術(shù)將是人工智能鉆井技術(shù)，既集地質(zhì)、測井、鉆井、油藏、計(jì)算機(jī)、自動控制、機(jī)器人技術(shù)等于一體的全自動鉆井系統(tǒng)，它可根據(jù)井下地質(zhì)情況和油藏位置自動調(diào)整井眼的設(shè)計(jì)軌跡并自動尋找和鉆進(jìn)到最佳的儲層位置以獲得最大產(chǎn)能。

2人工智能簡介

人工智能(AI-Artificial Intelligence)是一門新興的邊緣科學(xué)。自50年代誕生以來，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，AI在理論上有了很大進(jìn)步，在實(shí)踐應(yīng)用上更是成績顯著，正在逐步滲人自然科學(xué)和社會科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，引起越來越多人的重視。國外發(fā)達(dá)國家一直高度重視人工智能的研究，美、歐、日各國的高科技發(fā)展計(jì)劃中的重要內(nèi)容之一，即是人工智能及相關(guān)技術(shù)研究。我國的“863”高科技計(jì)劃以及后續(xù)的跨世紀(jì)高科技計(jì)劃，也將人工智能及AI計(jì)算機(jī)的研究作為重要課題。

人工智能科學(xué)的研究和發(fā)展是與計(jì)算機(jī)技術(shù)分不開的，它以計(jì)算機(jī)為研究工具和以物理硬件為基礎(chǔ)。當(dāng)前

主要研究怎樣使計(jì)算機(jī)具有人的基本智能，即使計(jì)算機(jī)初步具有人的感知觀察能力、記憶能力、邏輯思維能力

基金項(xiàng)目:國家“九五”重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目“側(cè)鉆水平井鉆井采油配套技術(shù)研究”(95-108-02-04)中的部分內(nèi)容。

作者簡介:王以法，男，1953年6月生。1988年獲石油大學(xué)碩士學(xué)位�，F(xiàn)為石油大學(xué)(華東)石油工程系副教授。

石油學(xué)報(bào)

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(分析推理能力)、學(xué)習(xí)能力、語言表達(dá)能力等等，并以此來模仿人的部分腦力活動。使人類在經(jīng)歷了體力勞動自動化后，又將經(jīng)歷一次腦力勞動自動化，讓人們將智慧都用在知識與技術(shù)創(chuàng)新工程中，為社會創(chuàng)造更多的財(cái)富。

人工智能涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，是許多相關(guān)技術(shù)的總稱。在此僅提及與石油工業(yè)關(guān)系密切的，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、智能自動控制以及機(jī)器人學(xué)等等。而當(dāng)前能應(yīng)用于鉆井行業(yè)中的主要是人工智能的兩個(gè)較為實(shí)用的重要分支:專家系統(tǒng)ES和智能控制IC。前者是解決如何獲取與表達(dá)專家知識，外部信息經(jīng)它加工處理后得到可供人們參考的明確建議川，目前在石油工業(yè)各領(lǐng)域中不乏成功的例子;后者是在經(jīng)典自動控制、現(xiàn)代自動控制理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的帶有人工智能性質(zhì)的自動控制，目前應(yīng)用較多、較成熟的是FLC (Fuzzy Logic Control)模糊邏輯控制等。

3 RTEICS原理及構(gòu)成

過去鉆井業(yè)的主要目的就是按照地質(zhì)勘探部門提供的資料和要求，安全優(yōu)質(zhì)高效快速低成本地完成鉆井任務(wù)，建立起一個(gè)永久性的通道以利于油氣的開采。它只是石油勘探開發(fā)中一個(gè)相對獨(dú)立的環(huán)節(jié)，但隨著90年代石油工業(yè)的發(fā)展及各種高新技術(shù)的出現(xiàn)，對鉆井業(yè)提出了更高的要求，伴隨著人工智能技術(shù)被引進(jìn)到鉆井行業(yè)就產(chǎn)生一個(gè)全新的概念:人工智能鉆井。即鉆井作業(yè)不單單是完成單純的打井，而要運(yùn)用最新最先進(jìn)的人工智能鉆井技術(shù)與裝備，為找到油藏多拿產(chǎn)能服務(wù)，這就是廣義的人工智能鉆井(狹義的人工智能鉆井是指鉆井 自動化或稱全自動化鉆井作業(yè))。它幾乎包括石油科學(xué)的整個(gè)體系，即石油地質(zhì)、物探、測井、鉆井、采油、油藏工程以及機(jī)械、自動化、計(jì)算機(jī)等等，各專業(yè)在線地聯(lián)合起來(過去是離線的各個(gè)領(lǐng)域相對獨(dú)立的非連續(xù)過程)，組成一個(gè)有機(jī)的整體協(xié)同工作。其主要過程為:由地質(zhì)和物探部門提出地質(zhì)條件和油藏的物理特性描述，組成特定的人工智能鉆井專家系統(tǒng)，在先進(jìn)的鉆井測控技術(shù)支持下，利用當(dāng)前較為成熟和正在發(fā)展的5W (MWD,LWD,SWD,PWD,FEWD)作為手段，結(jié)合導(dǎo)向鉆井及井下閉環(huán)控制技術(shù)，在鉆進(jìn)過程中實(shí)時(shí)地隨鉆隨測控(隨鉆測量各種參數(shù)，隨鉆測井，隨鉆地震)，及時(shí)地把井眼周圍及鉆頭前方的各種地質(zhì)、地層、環(huán)境信息以及鉆進(jìn)狀態(tài)采集進(jìn)井下計(jì)算機(jī)，由井下強(qiáng)大的人工智能鉆井計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，根據(jù)當(dāng)時(shí)所能得到的井下最新數(shù)據(jù)進(jìn)行智能判斷，結(jié)合事先已知的地質(zhì)勘探資料，從而發(fā)現(xiàn)目標(biāo)油氣藏，精確確定其位置、大小、形態(tài)、厚度及走向，以獲得最大產(chǎn)能為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化各種工藝參數(shù)，自動鉆進(jìn)尋找最佳軌跡穿過油氣層，完成鉆進(jìn)任務(wù)。并給出初步的最佳采油方式和油藏描述結(jié)果，以及實(shí)際的井眼軌跡和各段井眼狀態(tài)。同時(shí)鉆進(jìn)時(shí)就可以直接取得最接近實(shí)際情況的第一手資料，這在過去是根本不可能實(shí)現(xiàn)的。

以上過程的每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要人工智能的參與和控制。必須指出，，雖然人工智能經(jīng)過幾十年的發(fā)展有了很大進(jìn)步，但傳統(tǒng)的人工智能方法大多是用于模擬人的某些行為、證明數(shù)學(xué)定理、以及博弈等靜態(tài)環(huán)境下的一些問題的。將這些方法直接用于工業(yè)實(shí)時(shí)控制中的動態(tài)智能控制問題時(shí)，就遇到一些難于克服的問題，如系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，知識表達(dá)的困難性，系統(tǒng)的脆弱性、靈活性問題等等，尤其在石油鉆井工程中，鉆進(jìn)過程是一個(gè)非常復(fù)雜的不確定過程，

不但鉆進(jìn)本身所產(chǎn)生的和地層環(huán)境所提供的可采集信息往往是非精確的21，非確定的，近似定性的非數(shù)值型模糊數(shù)據(jù)，而且還要根據(jù)這些模糊信息，實(shí)時(shí)快速地進(jìn)行鉆進(jìn)控制。在這種情況下，傳統(tǒng)的人工圖1實(shí)時(shí)專家智能控制系統(tǒng)

Fig. 1 The block diagram

Expert

Intelligence

RTEICS原理框圖

of Real-Time

Control System

智能往往是無能為力的，它不能給實(shí)時(shí)智能控制提供一

個(gè)成熟的現(xiàn)成解決辦法。有鑒于此，本文結(jié)合石油鉆井工

程的實(shí)際情況，提出了一種新型“實(shí)時(shí)專家智能控制系

統(tǒng)”TEICS，它綜合了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)及智能控制的優(yōu)點(diǎn)

于一身，構(gòu)成了一個(gè)完整的人工智能鉆井系統(tǒng)(見圖1)0

它由專家系統(tǒng)ES1.ES2，模糊邏輯控制器F LC，傳

感系統(tǒng)11, 1 2，執(zhí)行機(jī)構(gòu)A及控制對象和環(huán)境O幾部

分組成。ES 1是一個(gè)實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)，它的輸人是各種傳感

器信息及人工指令，它是用來發(fā)現(xiàn)油氣層并修正預(yù)定鉆

第2期

王以法:人工智能鉆井實(shí)時(shí)專家控制系統(tǒng)研究

進(jìn)軌跡的，主要由知識庫和推理機(jī)組成。由于石油勘探開發(fā)涉及自然科學(xué)和石油工業(yè)的諸多方面，讓一個(gè)人對于地質(zhì)、物探、鉆井、油藏工程等開發(fā)油田的每個(gè)環(huán)節(jié)都精通，在各方面都是專家是不可能的，但是可以集中這些行業(yè)的最優(yōu)秀專家來開發(fā)構(gòu)造這個(gè)專家系統(tǒng)，把他們的寶貴知識和經(jīng)驗(yàn)升華到理性階段，用于人工智能鉆井方面，而這在以前是做不到的。 ES2和FLC是一種有機(jī)的結(jié)合，它接受ES1的輸出作為輸入，對實(shí)際控制對象輸出控制命令。由于一般的Fuzzy控制中沒有自記憶自學(xué)習(xí)的功能，而目前的專家系統(tǒng)在解決實(shí)際問題時(shí)，無論結(jié)果是否令人滿意一般不予保留，即它不能在對問題的解決中增加自己的知識，下一次解決同類甚至是同樣問題時(shí)，它都要從頭開始，一步步按照程序從頭進(jìn)行到底，這對于離線的非連續(xù)過程來講也許并不是嚴(yán)重的缺點(diǎn)，但對于井下實(shí)時(shí)控制來講，也許就是致命的要害問題(時(shí)間不允許)，所以對ES2來講就應(yīng)有簡單的自學(xué)習(xí)功能，它不但集中了控制領(lǐng) 域?qū)＜业目刂撇呗院湍繕?biāo)，而且對上一次成功的控制策略加以整理記憶，當(dāng)這一次控制要求和給定條件與上一次相似時(shí)，馬上提出來供輸出參考，節(jié)省實(shí)時(shí)尋優(yōu)時(shí)間，提高控制命中率。 將專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)結(jié)合起來，不外有兩種方式。

3.1外部方式或稱接口方式

在此方式下專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)是相對獨(dú)立的兩個(gè)部分(軟硬件都可獨(dú)立)，專家系統(tǒng)放

在一臺計(jì)算機(jī)中，輸出通過接口部分與控制系統(tǒng)的另一臺計(jì)算機(jī)連接，這樣設(shè)計(jì)、調(diào)試都可分開進(jìn)行互不影響，ES1既是采用此種方式和控制系統(tǒng)結(jié)合的。

3.2內(nèi)部方式或稱嵌入方式

在此方式下專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)合為一體，成為“專家控制系統(tǒng)”CS(Expert Control System)，專家系統(tǒng)模塊被嵌人實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中共用一個(gè)計(jì)算機(jī)，這樣就避免了外部方式中兩部分接口之間存在的某些問題，使兩部分渾然一體效率更高.這是一種被看好的集成方式，ES2和智能FLC就屬于這一類。

從以上可以看出，整個(gè)RTEICS是一種混合系統(tǒng)(符號表示十定量表示)。屬于混合型二級專家智能控制系統(tǒng)。要構(gòu)成這個(gè)系統(tǒng)需要解決下面幾個(gè)問題:

3.2.1實(shí)時(shí)性

為了建造實(shí)用的人工智能鉆井專家系統(tǒng)，需要石油工業(yè)各專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜液虯I專家(知識工程師)密切合作，編寫大量的規(guī)則寫入知識庫，這是一項(xiàng)十分艱巨的知識工程。對于人工智能鉆井這樣的復(fù)雜問題，有可能規(guī)則的數(shù)量十分龐大，而導(dǎo)致邏輯推理和求解的時(shí)間及空間，對于一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)來講是不可接受的(智能鉆井要求專家系統(tǒng)響應(yīng)及求解時(shí)間的數(shù)量級為秒級以下)。現(xiàn)在實(shí)用的專家系統(tǒng)一般都為離線的非實(shí)時(shí)系統(tǒng)，如果要求它滿足鉆井實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)所要求的快速響應(yīng)時(shí)間，從三個(gè)方面著手進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化:①優(yōu)化知識庫對于石油勘探來講，有時(shí)判斷一個(gè)層位不可能存在產(chǎn)油氣層比判斷它可能存在產(chǎn)油氣層的把握更大一些。對于鉆井來說，在實(shí)際設(shè)備條件的限制下(如鉆壓、泵壓、轉(zhuǎn)速、扭矩等都是有限的范圍)，有許多假設(shè)情況是不可能存在的。

這樣在構(gòu)造知識庫時(shí)就能在很大程度上篩掉無用的不存在狀態(tài)，減少知識庫的規(guī)則數(shù)量，而這一點(diǎn)對于提高實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性是很重要的。②優(yōu)化程序設(shè)計(jì)語言X31常用的人工智能程序設(shè)計(jì)語言Lisp和Prolog未加改造不能直接用于智能鉆井實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)上去。為提高程序本身的運(yùn)行速度，ES1可把Prolog語言優(yōu)化后編譯成類C++語言產(chǎn)生的運(yùn)行代碼來滿足實(shí)時(shí)要求。Borland公司的Turbo Prolog(編譯型)和Turbo C十+系列非邏輯型語言可方便地直接連接。對于ES2可直接采用實(shí)時(shí)控制語言來編制程序。③優(yōu)化控制方式由于 ESI是用于尋找油氣層修正鉆井軌跡的，并不直接和底層實(shí)時(shí)控制打交道，可采用可變間隔時(shí)間△T輸出的方式來滿足鉆井實(shí)時(shí)控制的需要。在這段△T時(shí)間內(nèi)ES 1完全可以進(jìn)行完應(yīng)做的工作，而且△T也不是固定的，而是隨井下當(dāng)時(shí)具體情況(地下環(huán)境，地質(zhì)情況，鉆進(jìn)狀態(tài)等等)而變的。如果(IF)輸人信息不變，而且(AND )系統(tǒng)自身參數(shù)要求不變，那么(THEN) AT不變或可延長。反之則縮短L1T，加大輸出頻率。

3.2.2穩(wěn)定性

由于智能控制本身就是一門十分年輕的學(xué)科，現(xiàn)在尚處于理論建立階段，而把專家系統(tǒng)引人自動控制系統(tǒng)

石油學(xué)報(bào)

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中則不過剛剛幾年的時(shí)間，更無公認(rèn)成熟的系統(tǒng)穩(wěn)定性判定法則(不象經(jīng)典和現(xiàn)代自動控制理論中，不論在時(shí)域或頻域中都有穩(wěn)定判據(jù))。這就要求我們在構(gòu)造這類系統(tǒng)時(shí)做新的考慮�，F(xiàn)在經(jīng)過精心設(shè)計(jì)控制算法可以做到:萬一在規(guī)定時(shí)間△T內(nèi)ES1沒有完成一次循環(huán)，不能輸出最優(yōu)結(jié)果，但系統(tǒng)保證給出一個(gè)可行的次優(yōu)結(jié)果

(或簡單地暫時(shí)保持上次輸出結(jié)果)，以保證整個(gè)RTEICS能正常工作。退一步講，即使ES1停止工作(出現(xiàn)故障)，在最壞的情況下RTEICS也能按照原始輸人的井眼三維軌跡曲線打一口原設(shè)計(jì)的井，而不會產(chǎn)生發(fā)散現(xiàn)象導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，這說明它有很好的穩(wěn)定性和容錯(cuò)能力。

3.2.3可靠性

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