本文關鍵詞：油水井動態(tài)分析知識推理引擎研究與發(fā)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：油水井動態(tài)分析是油田開發(fā)中一項重要工作,傳統(tǒng)動態(tài)分析輔助軟件通常將分析規(guī)則以“硬編碼”的方式嵌入系統(tǒng),具有可擴展性和可維護性差的固有缺點,同時無法保存油田開發(fā)中的重要知識。當動態(tài)分析的指標發(fā)生變化時,需要重新修改程序代碼,這樣不僅工作量大而且容易出錯,軟件維護成本高。另外,油水井動態(tài)分析涉及業(yè)務范圍廣泛,針對每項分析內(nèi)容,需要重復編寫低水平代碼,軟件復用性差。規(guī)則推理引擎作為人工智能領域的一項重要研究成果,是一個可嵌入系統(tǒng)任意位置具有智能推理的小組件,能夠復用到不同系統(tǒng)中,降低了軟件的開發(fā)成本。同時,將分析邏輯采用規(guī)則的形式單獨存放,便于系統(tǒng)維護,也有利于總結和推廣油田開采過程中積累的經(jīng)驗知識。本文以油水井動態(tài)分析和規(guī)則推理引擎為研究對象,詳細探討了適用于油水井動態(tài)分析的規(guī)則推理引擎的實現(xiàn)及應用。首先,從業(yè)務層面和系統(tǒng)層面研究油水井動態(tài)分析知識的特點,提出了框架與產(chǎn)生式相結合的知識表示模型,為基于規(guī)則的推理和知識的存儲管理提供模型基礎。其次,研究了以CLIPS為核的規(guī)則推理引擎的體系結構,設計面向CLIPS知識編譯的方法及基于關系數(shù)據(jù)庫的事實自動抽取方法。最后,將實現(xiàn)的規(guī)則推理引擎應用于某采油廠實際項目中,證明了實現(xiàn)的規(guī)則推理引擎的可行性和有效性;通過與傳統(tǒng)動態(tài)分析方案的比較可知基于規(guī)則推理引擎的新方案以少許性能損失獲得了更好的可擴展性和可維護性。
【關鍵詞】：油水井動態(tài)分析 規(guī)則推理引擎 RETE算法 知識表示 CLIPS
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TE331;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 油水井動態(tài)分析技術9-10
• 1.2.2 規(guī)則推理引擎10-11
• 1.3 論文結構11-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容11-12
• 1.3.2 內(nèi)容安排12-13
• 第二章 規(guī)則推理引擎技術13-23
• 2.1 規(guī)則推理引擎結構13-14
• 2.2 知識表示方式14-15
• 2.2.1 知識表示的要求14-15
• 2.2.2 框架表示法15
• 2.2.3 產(chǎn)生式表示法15
• 2.3 模式匹配算法與推理方式15-18
• 2.3.1 模式匹配算法15-17
• 2.3.2 推理方式17-18
• 2.4 開源規(guī)則推理引擎CLIPS18-22
• 2.4.1 CLIPS知識表示19-21
• 2.4.2 CLIPS工作過程與接口技術21-22
• 2.5 本章小結22-23
• 第三章 油水井動態(tài)分析知識表示模型23-37
• 3.1 油水井動態(tài)分析知識分析23-34
• 3.1.1 單井動態(tài)分析規(guī)則23-34
• 3.2 知識表示模型定義34-36
• 3.3 本章小結36-37
• 第四章 規(guī)則推理引擎的設計37-47
• 4.1 規(guī)則推理引擎體系結構37
• 4.2 知識定義工具37-41
• 4.3 數(shù)據(jù)字典維護工具41-43
• 4.4 面向CLIPS的知識編譯工具43-46
• 4.4.1 事實模板編譯43-44
• 4.4.2 規(guī)則定義44-45
• 4.4.3 事實抽取45-46
• 4.5 結論46-47
• 第五章 油水井動態(tài)分析系統(tǒng)應用47-56
• 5.1 實例分析47-50
• 5.2 油水井動態(tài)分析系統(tǒng)開發(fā)50-53
• 5.2.1 系統(tǒng)總體結構50-51
• 5.2.2 異常分析界面51-53
• 5.3 與傳統(tǒng)方案對比分析53-55
• 5.3.1 可維護性和可擴展性53-54
• 5.3.2 準確率和效率54-55
• 5.4 本章小結55-56
• 結論56-57
• 參考文獻57-60
• 致謝60-61

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