神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

专家系统原型概述

随着计算机的发展，人工智能得到了广泛的应用，然而专家系统是人工智能领域中最广泛、最实用、最有成就的分支，专家系统主要由知识库、推理机、知识获取部分和解释接口四部分组成．如果将专家系统的内核——知识库去掉，就得到了专家系统的原型。     

Prolog语言在发动机故障诊断中的研究

本文介绍了人工智能的应用、诊断专家系统的组成和用来编制专家系统的计算机语言：Prolog语言。对汽车发动机故障诊断的现状以及Prolog语言在故障自诊断系统中的应用进行了分析。     

专家系统技术及其在电子设备故障诊断中的应用

专家系统是当前人工智能研究最活跃的一个分支,目前已在医疗诊断、气象预报、矿产分析等领域得到广泛的应用。本文首先介绍了专家系统的基本概念、组成和建造步骤,然后以某电子设备故障诊断专家系统MEXPERT为例,详细介绍了用知识工程语言CM.l开发一个完整的专家系统的具体步骤和方法。     

协同式专家系统原理方法及应用

介绍了一种普遍模式的协同式专家系统,并就其原理方法分析讨论了协同式专家系统的描述、驱动与组织方式,协同式专家系统的知识表示,协同式完井方法专家系统推理与设计等。以石油工程中完井方法的研究为实例,讨论了协同式完井方法专家系统的设计原理与方法。该理论的提出与应用将有助于人们进一步扩大研究专家系统的思路及范围,深化人工智能的研究内容。     

专家系统在超声无损检测中的应用

人工智能是人类智能和行为在计算机上的模拟。在论述了人工智能的原理，包括其含义、研究的基本内容、研究领域及研究途径的基础上，介绍了人工智能中的专家系统在无损检测中的应用。     

人工智能在试井解释中的应用研究

人工智能在试井中的应用是一个新的课题,国内外都刚起步。本文描述了试井油藏模型识别专家系统(RMIESWT)原型的研制成果。以压力导数为基拙,用计算机模拟人类专家的视觉判断过程,用符号表达曲线,实现推理,是一种很好的智能模拟技术。除了压力恢复数据以外,还利用辅助资料来识别油藏模型,这对于那些实测数据不完整的情况,特别有效。选用基于规则的通用型开发工具CM.1作为专家系统环境。采用分层式结构构造知识序,逻样关系清晰易懂,非常有利于规则的增添、删除和修改。终端用户同RMIESWT的对话全部是菜单式中文显示,易于被现场使用单位所接受。     

不稳定试井分析中参数识别的神经网络方法

在不稳定试井分析中,调整试井解释参数往往花费解释人员大量的时间。特别,当试井解释参数较多时,进行参数调整就更为困难,有时得不到一个合理的参数识别结果。因此,研究新的试井解释参数识别方法势在必行。目前,典型曲线的自动拟合方法是其研究成果之一,但由于数值计算方法的局限,使得该方法难于推广。文中研究了基于神经网络的系统辨识方法在不稳定试井分析参数识别中的应用。通过神经网络对一实际的油气藏系统进行建模和辨识,从而由新的神经网络模型可以获得参数识别结果。着重讨论了均质地层和双重介质地层的压力不稳定测试的参数识别问题,一个实例的分析显示了该识别算法的特性。     

低渗透率油藏时空试井解释方法研究

低渗透油藏试井测试过程中,压力降落或恢复速度非常慢,试井数据一般只测试到早期段,导致试井解释困难和结果多解性。研究在试井解释方法理论基础上,提出了时空试井解释方法,确定了试井解释结果可靠性判别标准,并以国内典型超低渗透油藏为例,利用井在不同时期、不同空间的试井测试数据,结合油藏的地质认识和开发现状,对试井解释结果进行分析,确定了合理试井解释模型和解释结果,该方法可为低渗透油藏试井解释提供技术参考。     

基于低渗透油藏特性的试井方法

在进行低渗透油藏试井测试时,速度恢复和压力降低的速率都比较慢,目前的试井数据都停留在试井早期阶段,这就造成了试井解释结果不唯一,而且试井解释的进行也比较困难。该文以试井解释方法为理论基础,凭借时空试井解释的方式,重新对试井解释结果是否可靠的判断标准进行综合性评定,并且介绍了目前国内经典超低渗透油藏,依据井在空间不同、时期不同的试井测试参数,综合油藏目前的开发状况和地质认识,分析试井解释结果,确定试井解释结果及试井解释模型,这种方法为低渗透油藏试井解释提供了依据。     

模拟电路CAA—专家系统方法初探

专家系统方法是近年人工智能领域中一个十分活跃的分支,己有不少专家系统在许多领域中得到开发与应用并取得显著效益。本文对模拟电路CAA与CAD和专家系统方法相结合的必要性及可行性进行了探讨,并在IBM-PC机上,用TurboProlog V2.0和Fortran V2.0构造了一个用于非线性模拟电路直流及灵敏度分析的小型样机专家系统。本文证实了专家系统也可在价廉的个人高档微机上建造的结论。     

电子产品环境试验自学习专家控制系统

介绍对电子产品进行温度,湿度环境试验的自学习专家智能控制系统。系统以８０９８单片微机组成的控制装置为核心,采用自学习专家控制算法,按照国家测试标准,实现各种测试环境的智能控制。     

筒形件错距旋压的有限元分析及其工艺优化系统

以有限元模拟分析为基础 ,建立了筒形件错距旋压的智能参数优化系统 ,提出了一套切实可行的错距旋压工艺参数优化方案 ,并结合人工神经网络和专家系统技术进行了实施 .系统的相关研究结合试验进行了验证 ,仿真结果同试验结果吻合良好 .     

基于专家系统的电厂电气设备缺陷诊断

在分析人工智能缺陷诊断必要的基础上,开发了一个基于知识的电厂电气设备缺陷诊断专家系统,并依次对系统的知识库、推理机和人机接口进行详尽阐述,最后通过实例验证系统的智能性和有效性。     

一种人工智能试验管理系统

介绍了鞍山供电公司的试验管理系统，包括其设计思想、功能框架．建立了两个模型：数据统计模型、诊断预测模型(专家系统与人工神经网络)．实践结果证明了这些方法的有效性．在试验管理系统中应用人工智能技术(专家系统、人工神经网络)对于提高设备故障诊断预测分析水平、培训专业技术人员、探讨辅助决策支持的模式具有重要意义。     

Development Expert System

The expert system is a high-level technology.It is a sub-field of artificial intelligence.We demonstrated the character and software evaluation,carrying out an initial study of expert system.A good development expert system was developed.     

基于人工智能的单片机软硬件仿真系统

将人工智能与仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立了单片机硬件配置专家系统，提出了较为完整的知识表示法和推理策略。通过知识库和推理规则实现了对单片机系统仿真硬件描述电路的合理配置，并建立了基于人工智能诊断方法以及专家经验的故障诊断专家系统。实践表明，该系统设计简单、功能完整，建立的基于数据库的故障专家系统，提高了纠错能力。     

智能化数据字典

数据字典DD是数据处理系统结构化分析方法的重要工具之一.在DD中,各数据元素之间应能相互匹配,并应与数据流程图DFD中各元素一一对应.DD与DFD分别以文字和图形的方式描述系统,因此DD更有利于计算机的数据表达.若对DD的内容描述更进一步地细化和扩充,采用人工智能AI的方法来实现人的感知行为活动和推理的智能化数据字典,那么DD即可成为一份通过系统分析和设计而产生的系统的详细说明文档.为此,本文就智能化数据字典的知识库的建立,以及实现其推理机制、知识获取和实用数据处理系统的功能优化等问题进行讨论,并探讨由智能化数据字