基于Agent的油井作業(yè)施工總結(jié)智能分析系統(tǒng)研究.pdf

1、油井作業(yè)施工總結(jié)審核系統(tǒng)是油田中校對施工總結(jié)內(nèi)容的應(yīng)用系統(tǒng),該系統(tǒng)存儲了大量的油田生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù),完成審核的數(shù)據(jù)表明了在作業(yè)內(nèi)容中曾經(jīng)出現(xiàn)的錯誤.在這些不同層次的數(shù)據(jù)信息中隱藏著普遍錯誤的規(guī)律,通過將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可以利用的信息和知識,能夠提高作業(yè)施工總結(jié)審核工作的效率和質(zhì)量.我們把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和智能計算領(lǐng)域的Multi-Agent技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于油井作業(yè)施工總結(jié)審核工作中,設(shè)計了基于Agent的油井作業(yè)施工總結(jié)智能分析系統(tǒng).該系統(tǒng)克服了原

2、系統(tǒng)工作效率低下、審核疏漏等較多問題.本文研究了油井作業(yè)施工總結(jié)智能分析系統(tǒng)的構(gòu)建,通過探討Multi-Agent技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用,提出一種基于Multi-Agent技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘模型,以解決油井作業(yè)施工總結(jié)內(nèi)容的智能分析問題.作為對數(shù)據(jù)挖掘模型的驗證,介紹了供水公司水費收繳預(yù)警系統(tǒng). 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒄麄€挖掘過程分為幾個必要的階段,人工完成各個階段的工作.智能Agent具有對外界環(huán)境的自適應(yīng)能力、運用自身知識對問題

3、進行處理的能力、自學(xué)習(xí)的能力和與外界協(xié)同工作的能力等特性.這些特性決定了建造Agent對于解決數(shù)據(jù)挖掘過程中"邏輯連續(xù)、物理中斷"的問題是一條有潛力的途徑. 文中從Agent構(gòu)造的角度描述了數(shù)據(jù)挖掘模型的組織和結(jié)構(gòu),對系統(tǒng)中的Agent進行了任務(wù)分配并且論述了Agent的業(yè)務(wù)功能和設(shè)計模式.多Agent協(xié)作的有效完成,依賴丁交互協(xié)議的完善,論文中主要從協(xié)作機制和消息協(xié)議兩方面對Agent協(xié)作工作進行了定義.通用部分一全局規(guī)劃方法

4、從整體上調(diào)整和規(guī)范Agent的任務(wù)協(xié)同,Agent間的消息傳遞通過擴展Agent通信語言KQML來實現(xiàn),為了達到Agent之間數(shù)據(jù)挖掘丁作的有效交流,系統(tǒng)在原有行為原語的基礎(chǔ)上擴展了反映Agent意圖和信念的執(zhí)行原語,并對擴展原語作出了明確的語義分析.在數(shù)據(jù)挖掘過程中,論文提出了貪心網(wǎng)羅.最優(yōu)競爭的挖掘模型建立方法.利用Agent的智能性,和自主性來實現(xiàn)系統(tǒng)自動尋找適合應(yīng)用的挖掘模型的功能,為系統(tǒng)注入人性因素,從概念上豐富了數(shù)據(jù)挖掘模式