基于CLIPS的油水井动态分析模型研究与实现

针对当前油田油水井动态分析流程复杂、计算量大并依赖于经验丰富的专家等问题,提出一种基于CLIPS专家系统外壳的油水井动态分析模型。获取油水井动态分析经验知识并对其分类总结,研究知识的表示、存储、管理技术以及将知识编译成符合CLIPS语法形式的方法,设计数据-事实解释机制实现从油田生产数据库自动抽取推理事实,利用CLIPS内核进行推理并对结果进行解释。最后将油水井动态分析模型应用在油田实际项目中,证明了该模型的可行性和有效性。

油水井动态分析知识推理引擎研究与发现

油水井动态分析涉及业务范围广泛,针对每项分析内容,需要重复编写低水平代码,软件复用性差。规则推理引擎作为人工智能领域的一项重要研究成果,是一个可嵌入系统任意位置具有智能推理的小组件,能够复用到不同系统中,降低了软件的开发成本。同时,将分析逻辑采用规则的形式单独存放,便于系统维护,也有利于总结和推广油田开采过程中积累的经验知识。基于此,本文就针对油水井动态分析知识推理引擎研究与发现进行分析。

油水井动态监测资料在油田开发动态分析中的应用思考

社会经济的高度发展,使得生产生活对石油资源需求持续提升,同时也让油田开采行业迎来了前所未有的发展新契机,在这种情况下对油田开发的相关问题进行研究势在必行。然而问题在于,油田开发时间越来越长的情况下,油井层间矛盾越来越突出,给油田开发动态分析带来了一定的负面影响。为了更准确的了解井下技术状况、油水井的地层压力等,需要加强对油水井动态的监测,这样能够帮助油田开发人员更好地理解和把握油水井井下的实际变化情况,并据此调整油田开发策略,提高油田开发的采收率。