Подання та обробляння технологічних знань про процес буріння на основі обмежень

Р. Б. Вовк; В. Д. Мельник; Л. М. Гобир

Автор(и)

Р. Б. Вовк ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15
В. Д. Мельник ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15
Л. М. Гобир ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15

Ключові слова:

база знань, буріння свердловин, нештатні ситуації, технологічні обмеження, домени, правила, змінні, інтелектуальна система.

Анотація

При застосуванні сучасних інформаційних технологій в нафтогазовій предметній області особливе місце
посідають інтелектуальні інформаційні системи і системи штучного інтелекту. До типових проблем,
що можуть бути вирішенні таким чином, можна віднести зокрема управління процесом буріння як складним
нестаціонарним технологічним процесом; пошук оптимальних режимів буріння; діагностика перебігу
технологічного процесу; виявлення та своєчасна ліквідація нештатних аварійних ситуацій в процесі буріння
нафтових і газових свердловин.
Розглядаються методи роботи із знаннями про процес буріння на основі теорії представлення та задоволення
обмежень. Здійснено дослідження алгоритмів і формалізмів представлення таких знань на основі
обмежень, описано типи задач та структури знань, які ефективно опрацьовуються за їх допомогою.
Результатом дослідження є удосконалення алгоритмів подання знань з допомогою обмежень і реалізація
на їх основі інтелектуального модуля, що здатний зберігати та опрацьовувати знання нафтогазової
предметної області і може бути використаний як ядро системи інтелектуальної підтримки прийняття
рішень в процесі буріння нафтових і газових свердловин

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1 Tsang E.Р. Foundations of Constraint
Satisfaction. / E.P. Tsang // Academic Press. 1993.
– ISBN 0-12-701610-4. – Режим доступу:
http://www.bracil.net/edward/FCS.html.
2 Tsang E.P. Solution synthesis in the
constraint satisfaction problem / E.P. Tsang,
N.Foster // Technical Report CSM-142,
DeptBibliography 401 of Computer Science,
University of Essex, 1990. – 143 р.
3 Попов Э.В. Искусственный интеллект.
Модели и методы. Справочник / Э.В. Попов. –
М.: Радио и связь, 1990. – 303 с.
4 Задачи удовлетворения ограничений. –
Режим доступу: http://rriai.org.ru/zadachiudovletvoreniya-ogranicheniy-7.html.

5 Kumar V. Algorithms for constraint
satisfaction problem / V.Kumar // Magazine. –
1992. – p. 32-44.
6 Xie H., Henderson P, Kernahan M.
Modeling and solving engineering product
configuration problems by constraint satisfaction/
International journal of Production research, 2005,
- p. 44-69.
7 Shepherdson J. C. Negation as failure:
A comparison of Clark's completed database and
Reiter's closed world assumption /
J. C. Shepherdson. // Logic Programming. – 1984.
8 Wu W., Hsiao M.S. Mining global
constraints for improving bounded sequential
equivalence checking / W. Wu, M.S. Hsiao // San
Francisko. – CA, USA: IEEE DAC. – 2006.
9 Шавранський М.В. Система контролю
для запобігання прихоплень бурильної колони
в процесі буріння: Дис. канд. техн. наук:
05.11.13 / Шавранський Михайло Васильович. -
Івано-Франківськ, 2003. - 168 с.
10 Вовк Р.Б. Система інтелектуальної підтримки
прийняття рішень при контролі технологічних
параметрів / Р.Б. Вовк, В.І. Шекета,
В.Д. Мельник // Методи і прилади контролю
якості. – 2012. – № 29. – С. 119 – 129.