集成化人工智能技術(shù)及其在石油工程中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

綜合集成化人工智能技術(shù)已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的歷史性的發(fā)展趨勢。應(yīng)用綜合集成化人工智能技術(shù)來解決石油工程復(fù)雜大系統(tǒng)課題，在理論和實際應(yīng)用上具有重要的意義。本書系統(tǒng)介紹了人工智能技術(shù)的基本原理與方法，分析論述了綜合集成化人工智能技術(shù)的基本理論、研究方法和技術(shù)，并將綜合集成化人工智能技術(shù)應(yīng)用于油氣田勘探工程、油氣井工程、油氣田開發(fā)工程和油氣集輸系統(tǒng)中的智能優(yōu)化決策中，給出了集成化人工智能技術(shù)在石油工程系統(tǒng)中的模式識別、參數(shù)優(yōu)選、系統(tǒng)優(yōu)化及效果預(yù)測等方面的大量應(yīng)用實例，匯集了綜合集成化人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展和成果。    本書理論與實踐相結(jié)合，介紹了一系列的新理論、新技術(shù)和新方法，可作為從事人工智能、石油工程系統(tǒng)等相關(guān)領(lǐng)域并具有一定理論基礎(chǔ)的科研人員、工程技術(shù)人員以及高校師生學(xué)習(xí)、借鑒和參考。

書籍目錄

1  緒論  1.1  人工智能及其發(fā)展  1.2  人工智能技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢  1.3  人工智能技術(shù)在石油工程中的應(yīng)用概述  參考文獻(xiàn)2  集成化人工智能技術(shù)  2.1  集成化人工智能技術(shù)與石油工程系統(tǒng)  2.2  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)  2.4  遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.5  灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.6  粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.7  混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.8  混沌遺傳算法  2.9  基于支持向量機(jī)的集成化智能技術(shù)  2.10  基于人工免疫系統(tǒng)的集成化智能技術(shù)  參考文獻(xiàn)3  集成化智能技術(shù)在油氣勘探中的應(yīng)用  3.1  地震解釋中的集成化智能技術(shù)  3.2  沉積相識別中的集成化智能技術(shù)  3.3  基于灰色理論和cP網(wǎng)絡(luò)的儲層評價技術(shù)  3.4  油氣水層識別中的集成化智能技術(shù)  3.5  基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測井儲層參數(shù)預(yù)測  3.6  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的裂縫識別技術(shù)  參考文獻(xiàn)4  集成化智能技術(shù)在鉆井工程中的應(yīng)用  4.1  智能化鉆井工程系統(tǒng)發(fā)展及應(yīng)用  4.2  基于模糊自適應(yīng)Hamming網(wǎng)絡(luò)鉆井過程巖性識別  4.3  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合決策樹及造斜點位置確定  4.4  鉆柱系統(tǒng)故障智能診斷方法及應(yīng)用  4.5  集成化智能鉆井安全監(jiān)控系統(tǒng)原理及應(yīng)用  4.6  套管柱強(qiáng)度設(shè)計的遺傳算法應(yīng)用  參考文獻(xiàn)5  集成化智能技術(shù)在油氣田開發(fā)工程中的應(yīng)用  5.1  油藏工程中的集成化智能技術(shù)及應(yīng)用  5.2  智能抽油機(jī)綜合采油控制系統(tǒng)  5.3  注水系統(tǒng)決策中的集成化智能技術(shù)  5.4  油氣田增產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)決策中的智能技術(shù)  5.5  水淹層識別與剩余油挖潛的智能決策  5.6  提高采收率中的集成化智能技術(shù)及其應(yīng)用  5.7  試井解釋中的集成化智能技術(shù)及應(yīng)用  5.8  儲層傷害預(yù)測與改造方案智能決策  5.9  稠油開采方式?jīng)Q策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)  5.10  基于混合遺傳算法的新型防砂篩管優(yōu)化設(shè)計  參考文獻(xiàn)6  集成化智能技術(shù)在油氣集輸系統(tǒng)的應(yīng)用  6.1  天然氣負(fù)荷預(yù)測的集成化人工智能技術(shù)  6.2  油氣集輸系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的集成化智能技術(shù)  6.3  油氣管道安全保障中的集成化人工智能技術(shù)  參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

2 集成化人工智能技術(shù)2.1　集成化人工智能技術(shù)與石油工程系統(tǒng)2.1.1　大系統(tǒng)工程研究的綜合集成化方法20世紀(jì)90年代錢學(xué)森等把系統(tǒng)研究拓廣到開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)，并提出處理開放復(fù)雜巨系統(tǒng)的方法是“從定性到定量的綜合集成方法”。錢學(xué)森指出，綜合集成是系統(tǒng)工程研究的一種重要方法論。早在80年代初，錢學(xué)森就對處理復(fù)雜行為系統(tǒng)的定量方法作了概括，即定量方法學(xué)是科學(xué)理論、經(jīng)驗和專家判斷力的結(jié)合，是半經(jīng)驗半理論的。提出經(jīng)驗性的假設(shè)（猜想或判斷）是建立復(fù)雜行為系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的出發(fā)點，經(jīng)驗性的假設(shè)（猜想或判斷）不能用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)方式加以證明，但需要經(jīng)驗數(shù)據(jù)對其確定性進(jìn)行檢驗。從經(jīng)驗性的假設(shè)（猜想或判斷）出發(fā)，通過定量方法途徑而獲得結(jié)論。錢學(xué)森提出，當(dāng)人們尋求用定量方法處理復(fù)雜系統(tǒng)時，容易注意于數(shù)學(xué)模型的邏輯處理而忽視數(shù)學(xué)微妙的經(jīng)驗含義或解釋。實際上，這樣的數(shù)學(xué)模型看來“理論性”很強(qiáng)，其實不免牽強(qiáng)附會，脫離真實。與其如此，還不如從建模一開始就老老實實承認(rèn)理論的不足，而求援于經(jīng)驗判斷，把定性方法與定量方法結(jié)合起來，從而最后定量。這樣的系統(tǒng)建模方法是建模者判斷力的增強(qiáng)和擴(kuò)充，是很重要的。20世紀(jì)80年代末錢學(xué)森又在對社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、人體系統(tǒng)、地理系統(tǒng)的研究與實踐基礎(chǔ)上，分析了以往習(xí)以為常的科學(xué)研究的還原論方法論的局限性，進(jìn)一步深入提煉、概括和抽象出開放復(fù)雜巨系統(tǒng)的方法論，提出處理開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)的方法就是從定性到定量的綜合集成方法。這一構(gòu)思和現(xiàn)代信息技術(shù)的成就相結(jié)合，產(chǎn)生了綜合集成法，其實質(zhì)是將專家群體（各種有關(guān)的專家）、數(shù)據(jù)和各種信息與計算機(jī)技術(shù)有機(jī)地結(jié)合起來，把各種學(xué)科的科學(xué)理論和人的知識結(jié)合起來，共同構(gòu)成一個系統(tǒng)。這個方法的成功應(yīng)用就在于充分發(fā)揮該系統(tǒng)的整體優(yōu)勢和綜合優(yōu)勢。

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《集成化人工智能技術(shù)及其在石油工程中的應(yīng)用》由石油工業(yè)出版社出版。

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