基于鉆井工藝過程的實時信息智能分析模型研究.pdf

1、為了有效地處理并合理利用鉆井過程中產生的大量的不確定性問題和模糊信息，本文從鉆井領域不確定性知識的表示與推理兩個大方向展開了對基于鉆井工藝過程的實時信息智能分析模型的研究，主要的研究內容與創(chuàng)新點有：1、建立了基于鉆井工藝過程的實時信息智能分析模型的框架結構和功能結構，并在前人研究的基礎上，使用Protégé工具進一步完善了鉆井領域事故診斷知識本體，同時考慮到鉆井事故發(fā)生的隨機性和人類主觀期望的概率特性（不確定性），引入貝葉斯網絡，對鉆井

2、事故智能診斷知識本體進行了概率擴展；2、為了同時發(fā)揮本體和貝葉斯網絡在知識表示和不確定性推理方面的優(yōu)勢，提出將構建好的基于概率擴展的鉆井事故智能診斷概率本體轉換為貝葉斯網絡結構，并在轉換規(guī)則的指導下，做了詳細的闡述；3、在WindowsXP系統(tǒng)環(huán)境下，以Myeclipse為平臺，使用Java語言對整個模型進行了開發(fā)，其中Myeclipse實現(xiàn)了本體構建工具Protégé和貝葉斯推理平臺Netica的無縫結合；4、在實驗室條件下，根據(jù)鉆井