可解释机器学习在油气领域人工智能中的研究进展与应用展望

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的人工智能在油气田中的融合和发展。为此,系统介绍了可解释机器学习方法在油气田勘探开发过程的研究现状,阐述了机器学习模型的可解释性是促进油气领域人工智能大规模应用的关键,以及事后可解释方法在油气机器学习方法上的局限性,并对技术的应用进行了展望。研究结果表明:(1)利用Shapley加性解释(SHAP)和模型无关局部解释(LIME)等事后可解释方法进行煤层气产能主控因素实例验证,指出了可解释的油气田特征指标还不足以完全指导可解释模型的构建和分析,需要基于本质可解释思路建立符合油气田勘探开发自身特点的本质可解释机器学习方法;(2)利用机理模型、因果推断和反事实解释等本质可解释方法,分析油气田数据和模型参数之间的因果关系,构建了本质可解释机器学习方法;(3)选取典型煤层气压裂数据进行产能预测实例验证,发现因果推断能有效挖掘地质参数、施工参数和产能之间的本质关系,且基于因果关系建立的机器学习模型可以实现预测泛化性能提升。结论认为,基于事后可解释和本质可解释机器学习方法不仅是未来油气领域人工智能发展的必然趋势,而且是解决人工智能在油气领域现场落地的“瓶颈”问题及关键技术。

大庆油田开发试井解释技术新进展及展望

全面介绍了大庆油田自“十四五”以来在开发试井解释技术方面所取得的新进展。解析试井技术领域,率先在国内完成了试井资料的智能化解释方法研究,成功实现了10种常规试井模型的自动化解释,并已开始大规模推广应用;数值试井技术领域,在水驱单相流的基础上进一步发展了化学驱多相流多组分模型和针对致密油气藏的多段压裂水平井的数值试井解释技术;试井解释资料应用领域,研发了测试资料综合应用云平台,深化了试井资料解释成果的应用;试井解释软件的开发方面,研发了拥有自主知识产权的Sunflower试井解释平台软件系列。未来将集中在解析试井智能解释技术的完善和提升、数值试井解释技术的解释速度提升、页岩油试井解释评价技术以及高频压力计试井解释评价技术,同时,还将发展基于“微服务”架构的试井解释平台软件。

论作为说理方式的法律解释

法律解释是给予和索取理由的规范实践。法律话语的意义是由其在法律实践中的推论角色决定的。因此,法律解释不应当仅仅被当作探求法律意义的启发式方法,更应当被看作为司法判决提供证成的说理方式。文义、历史、体系、客观目的、主观意图等要素,与其将它们看作解释方法,不如看作支持或反对解释决定之正确性的解释理由。法律条文往往有多个意义选项,解释者需要选出其中的正确选项,将其作为适用于当前案件的个案规范。法律解释实质上是围绕解释决定的正确性,而对不同解释理由进行衡量的理性论证过程。

聚焦可解释性:知识追踪模型综述与展望

模型的可解释性是评估其实用性和实际应用价值的重要指标,但目前基于深度学习的知识追踪模型普遍存在可解释性差的问题,导致教学决策过程不透明。对此,文章首先介绍了知识追踪的流程,分析了知识追踪模型的可解释性,并根据可解释性方法在模型训练过程中作用的时间,将可解释知识追踪模型分为事前可解释的知识追踪模型和事后可解释的知识追踪模型。随后,文章分别对这两种模型进行再分类,并从优点、缺点两个维度,对不同类型的事前、事后可解释知识追踪模型进行了对比。最后,文章从模型可视化、融入教育规律、多模态数据融合、解释方法探索、可解释性评估等方面,对未来可解释知识追踪模型的教学应用进行了展望。文章的研究有助于提升知识追踪模型在教学中的实用性,推动教育数字化的进程。

反思与重构:行政自动化决策场域中的算法解释权——以《个人信息保护法》第24条第3款为旨

在Web2.0时代,因自动化决策嵌入公权力所引发的算法权力异化的风险指数级上升。为了规制人工智能时代的自动化决策,《个人信息保护法》第24条第3款构建了中国语境下的算法解释权。然而,作为新兴权利的算法解释权具有高度的抽象性和不确定性,存在行权时间(事前解释与事后解释)和解释程度(一般解释与具体解释)层面的解释分歧以及权力限度的适用困境。因此,有必要在对算法解释权进行公私场景类型化划分的基础上,以权力结构的对称性为标准,引入比例原则对算法解释权在行政自动化决策场域下的适用进行教义学阐释。同时,以比例原则为主、法益均衡原则为辅来构建算法解释的方式选择模型。在此基础上,《个人信息保护法》第24条第3款设定的算法解释权在公法领域应为一种事后的、具体的解释,与私法领域事前的、一般的解释相区别。

对行政法检察司法解释的法理思考

行政法司法解释在我国行政检察工作中占有重要的地位,发挥着重要的作用。我国行政法检察司法解释具有哪些重要特点,具有什么作用和意义,具有什么样的结构,在行政检察工作中应坚持什么样的解释目标和基本原则,应采取哪些解释方法,对这些问题必须从法理上进行正确回答。只有凝聚共识,才能有力有效地保证行政法司法解释在行政检察工作中发挥应有的作用,支撑和保证行政检察工作高质量发展。

形式解释论和实质解释论之争的质疑与剖析

形式解释论与实质解释论之间的论争至今仍余热未消乃至“伪冷实热”,然而,这场论争存在概念误用、标签滥用和疏于考证历史之弊。解释与涵摄、判断是不能混同的三个概念。犯罪论上也不宜简单地贴上“形式”“实质”的标签。加上“实质”拥有“立法论之实质”与“司法论之实质”的不同含义,这种标签滥用造成了诸多误解。沿用文义解释和目的解释的术语,并承认文义解释较之于目的解释的优先性,将明显减轻争论所造成的误解。争论之误会走向扩大的另一原因在于不重史事之考察。对20世纪学说史的梳理,既能使前述两个弊端进一步明晰化,亦有助于确认争论所具有的有限意义:形式解释论在面对文义的边缘地带时尺度稍严,且其对犯罪手段与新古典体系之修正的考虑,使其异于实质解释论,并初步具有了20世纪下半叶人的不法论的部分形式。

强化学习的可解释方法分类研究

强化学习能够在动态复杂环境中实现自主学习,这使其在法律、医学、金融等领域有着广泛应用。但强化学习仍面临着全局状态空间不可观测、对奖励函数强依赖和因果关系不确定等诸多问题,导致其可解释性弱,严重影响其在相关领域的推广,会遭遇诸如难以判断决策是否违反社会法律道德的要求,是否准确及值得信任等的限制。为了进一步了解强化学习可解释性研究现状,从可解释模型、可解释策略、环境交互、可视化等方面展开讨论。基于此,对强化学习可解释性研究现状进行系统论述,对其可解释方法进行归类阐述,最后提出强化学习可解释性的未来发展方向。

员工企业社会责任感知对于其建言行为的影响:解释水平理论视角

基于解释水平理论,通过对503份三时点领导员工上下级配对数据的实证研究,分析了员工的企业社会责任感知如何通过提高员工解释水平从而促进其建言行为,并进一步验证了任务多样性的调节效应。回归分析结果表明:员工企业社会责任感知对于员工建言行为有显著正向影响;解释水平在企业社会责任感知与建言行为之间发挥部分中介作用;任务多样性正向调节了企业社会责任感知通过解释水平积极影响员工建言行为的间接效应。

基于反事实的非因果解释研究

反事实情形下的非因果解释理论能够在解释实践中更好地实现解释力,在解释的反事实理论、结构模型解释、最优模型解释等非因果解释理论中均存在反事实。但反事实与非因果解释的结合并不充分,反事实在应用于非因果解释的过程中,引发了非因果解释的不对称问题、过分覆盖问题,以及基于反事实无法涵盖所有类型非因果解释的问题。解决这些问题的关键在于坚持多元干预自由主义的解释立场,解释多元论与结构方程模型的结合为上述解释案例所出现的问题提供了可能的解决方案,从而实现对非因果解释的合理性辩护。

地方司法解释性文件的身份困惑与出路

地方司法解释性文件尽管在我国地方的司法实践中普遍存在,但在实践中其身份一直处于相对尴尬的境地。虽然地方司法解释性文件不具备国家立法层面认可的合法身份,最高人民法院也三令五申地禁止地方法院进行司法解释,但地方司法解释性文件还是被不断地制定出来,成为地方法院裁判的依据,这导致其受到多种非议和多重质疑。在国家法律供给不足和地方治理需求旺盛的矛盾下,地方法院司法解释性文件仍然具有巨大的实践价值,并扮演着非法意义上“法”的角色。从法律性质的角度上看,地方法院司法解释性文件属于广义上的法律解释,具有“可以的法律渊源”之地位,应当成为地方法院法律适用中可供参考的重要依据之一,具备应然“法律性”。

论WTO争端解决中的法律解释

WTO争端解决机制中专家组及上诉机构如何解释WTO规则一直是被关注和没有解决的争议问题之一,正确解释WTO法律及相关协定才能产生相对正确、适当的报告及裁决。通过对WTO争端解决中法律解释的规则与实践进行分析,结合《维也纳条约法公约》第31-33条对条约解释的规制,从而总结出法律解释在WTO争端解决中存在的问题,并提出明确上诉机构的权能,合理参考与借鉴专家组报告与上诉机构裁决,坚持“司法能动”与“司法克制”相结合的完善之策。

可解释人工智能在电力系统中的应用综述与展望

可解释人工智能(XAI)作为新型人工智能(AI)技术,具有呈现AI过程逻辑、揭示AI黑箱知识、提高AI结果可信程度的能力。XAI与电力系统的深度耦合将加速AI技术在电力系统的落地应用,在人机交互的过程中为电力系统的安全、稳定提供助力。文中梳理了电力系统XAI的历史脉络、发展需求及热点技术,总结了XAI在源荷预测、运行控制、故障诊断、电力市场等方面的电力应用,并围绕解释含义、迭代框架、数模融合等方面展望了电力系统XAI的应用前景,可为推动电力系统智能化转型与人机交互迭代提供理论参考与实践思路。

基于CatBoost-SHAP模型的滑坡易发性建模及可解释性

文章致力于深入探索滑坡易发性建模中集成学习模型的不确定性和可解释性。以浙江省东部沿海山区为研究对象,利用谷歌历史影像与Sentinel-2A影像,记录了2016年超级台风“鲇鱼”触发的552起浅层滑坡事件。研究首先对连续型因子进行了不分级、等间距法和自然断点法的工况设计,进一步划分为4,6,8,12,16,20级。随后,引入了类别增强提升树模型(CatBoost)以评估不同工况下的滑坡易发性值,再结合受试者曲线与沙普利加性解释法分析,对建模过程中的不确定性和可解释性进行了深入研究,目的在于确定最优建模策略。结果表明:(1)在CatBoost模型计算中,河流距离成为最关键的影响因子,其次是与地质条件、人类活动相关的因子;(2)不分级工况下,模型能够获得最高的AUC值,达到0.866;(3)相较于等间距法,自然断点法的划分策略展现出更佳的泛化能力,且模型预测性能随着分级数量的增加而增加;(4)沙普利加性解释法模型揭示了主要影响因子道路距离、河流距离、DEM和坡向对台风诱发滑坡的控制机制。研究成果能够加深对滑坡易发性的理解,提高滑坡预测的准确性和可靠性,为相关地区的防灾减灾工作提供科学依据。

论文义解释缘何是法律解释的核心方法

法律解释方法众多,但对于如何确定一个合适的解释方法却始终存在争论。出现这种争论有其理论与现实上的原因。给众解释方法之间划分一个位阶似乎是不错的选择。但由于解释方法自身的实践总结特性使其难以排出一个位阶。如果位阶存在,文义解释作为解释方法核心适用方法的地位应当是确定的与不容动摇的。即便是在无法确定位阶的时候,文义解释的意义也不容忽视。

一种可解释的云平台任务终止状态预测方法

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加入云平台中任务的动态信息,采用沙普利加和解释(Shapley additive explain,SHAP)找出静态和动态属性对终止状态影响的重要性,利用变量重要性结合SHAP值和XGBoost模型,对任务终止状态预测模型建模后的结果进行解释,使用可视化技术呈现负载特征如何影响模型对不同任务终止状态的预测.用SHAP值绝对值的平均值衡量特征的重要性,实现任务不同终止状态特征重要性的全局可视化,根据结果筛选出对任务终止状态预测模型影响大的20个变量,作为特征筛选的依据;由可视化的结果可知,任务运行过程中,各特征的不同特征值对任务的终止状态有影响,不同特征值对终止状态的产生有不同的影响.特征选择结合模型可解释性方法运用于任务终止状态预测模型的构建流程中,可辅助构建高分类性能及易于理解的任务终止状态预测模型,通过对负载特征与任务终止状态之间映射机理的探索,可以优化云平台的调度机制.

算法解释制度的体系化构建

算法解释在算法治理中举足轻重。算法解释承载着权益保障、社会交往和风险治理三重意义,其在技术层面上的障碍正在逐渐被突破,可以通过多种技术机制实现。在算法治理活动中,应根据常规场景、关键场景和争议场景分别限定选择解释的路径选择和技术方案,通过冻结机制、抽样机制和镜像机制固定算法解释,并使之接受外部的验证与审查,确保算法解释真实、有效。算法解释的系列机制应被进一步构建为体系化的算法解释制度,在这一制度框架内,对解释路径与精度、解释时限、解释瑕疵责任等要素的合理配置,可以实现社会效益与规制负担的精细平衡。

企业数字化转型中信息安全治理影响因素研究——基于解释结构模型的分析

识别企业数字化转型中信息安全治理的影响因素以及影响因素间的层次结构关系,有助于企业管控数字化运营的信息安全风险。通过文献分析、案例总结和专家咨询等方式识别企业信息安全治理的影响因素,在此基础上运用解释结构模型(ISM)对企业信息安全治理的影响因素进行层次结构和运行机理分析。结果表明:企业信息安全治理以风险处置、职责明确、行为塑造、知识共享和反馈改进的治理模式为直接依赖,以合规治理、流程治理、责任治理、契约治理和关系治理的治理机制为中间保障,以CEO决策力、CIO有效性、CFO支持度、TMT凝聚力和问责制的治理结构为高层支持。

《民法典》居住权的三层构造之解释论

《民法典》居住权呈现出结构化、层次性和价值多元的特质,但其制度设计未适当提取公因式,有待透过宽松的解释立场,完善和充实其三层法律构造的具体细节。《民法典》第366-370条形成第一层构造中的合同居住权,对其主体、客体、权能、消灭事由应该采取文义解释、目的性扩张、目的解释及体系解释等不同解释方法,在恪守物权法定原则之外有效保护契约自由。《民法典》第371条形成第二层构造中的遗嘱居住权,其在设立方式与形式、继承与转让、登记效力等方面,参照适用合同居住权规则的空间非常有限,法律适用机制具有较强的独立性。《民法典》第243条第3款、第1090条等形成第三层构造中的法定居住权和裁判居住权,于其类型化的基础上,需要朝具体化的方向填补漏洞。从而,促进居住权在我国的规范体系化和内容本土化之成长。

光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。