本文關鍵詞：人工智能鉆井實時專家控制系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工智能鉆井實時專家控制系統(tǒng)研究

摘要:隨著石油工業(yè)的發(fā)展和科學技術的進步，鉆井技術將進人人工智能鉆井的新階段。文中介紹了人工智能及其兩個重要分支—專家系統(tǒng)、智能控制在鉆井工程中的應用，給出了人工智能鉆井的概念和內容。結合石油鉆井工程的實際情況，提出了一種新型“實時專家智能控制系統(tǒng)”(RTEICS-Real Time Expert Intelligence ControlSystem)，它綜合了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)及智能控制的優(yōu)點于一身，構成了一個完整的人工智能鉆井系統(tǒng)。討論了RTE-ICS的原理和構成，專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的接口方式，以及需要解決的實時性、穩(wěn)定性、可靠性、自學習性等問題。并展望了21世紀人工智能鉆井的美好前景。

1前言

年前，世界石油市場長期處于不太景氣的狀態(tài)，石油價格低而不穩(wěn)，嚴重影響了石油鉆井業(yè)的發(fā)展，一方面是油價下跌，一方面是鉆井費用在整個油氣田開發(fā)成本中不斷增加，導致各國都紛紛削減鉆井工作量，這就對鉆井工作者提出了一個嚴峻的問題:要讓石油鉆井工業(yè)生存和發(fā)展下去，唯一的途徑就是提高鉆井效率和降低鉆井成本。同時根據(jù)世界油氣資源的現(xiàn)狀及對將來發(fā)展的預測，石油鉆井工業(yè)將面臨更復雜的地質條件和更惡劣的自然環(huán)境(沙漠、深海等)，這就要求石油鉆井工業(yè)大大提高高科技含量，發(fā)展大斜度定向井、大位移水平井、叢式井、多底井、徑向井等各種新的鉆井技術，以滿足在各種復雜的地質條件和惡劣環(huán)境下開發(fā)油氣田的需要，并達到最高的采收率、最低的鉆井成本、最好的經濟效益的目的。另外，現(xiàn)在不論新老油田都面臨提高采收率的問題，采用精確定位的定向井軌跡控制技術去開發(fā)油氣藏邊角，是提高剩余采收率的重要手段(如老井側鉆)。要解決以上幾個方面問題，都要求石油鉆井技術有一個革命性的飛躍，隨著石油鉆井科學的發(fā)展和相關高科技的進步，一個新的鉆井概念出現(xiàn)了—人工智能鉆井。展望未來，21世紀的石油鉆井技術將是人工智能鉆井技術，既集地質、測井、鉆井、油藏、計算機、自動控制、機器人技術等于一體的全自動鉆井系統(tǒng)，它可根據(jù)井下地質情況和油藏位置自動調整井眼的設計軌跡并自動尋找和鉆進到最佳的儲層位置以獲得最大產能。

2人工智能簡介

人工智能(AI-Artificial Intelligence)是一門新興的邊緣科學。自50年代誕生以來，隨著計算機科學技術的飛速發(fā)展，AI在理論上有了很大進步，在實踐應用上更是成績顯著，正在逐步滲人自然科學和社會科學的各個領域，引起越來越多人的重視。國外發(fā)達國家一直高度重視人工智能的研究，美、歐、日各國的高科技發(fā)展計劃中的重要內容之一，即是人工智能及相關技術研究。我國的“863”高科技計劃以及后續(xù)的跨世紀高科技計劃，也將人工智能及AI計算機的研究作為重要課題。

人工智能科學的研究和發(fā)展是與計算機技術分不開的，它以計算機為研究工具和以物理硬件為基礎。當前

主要研究怎樣使計算機具有人的基本智能，即使計算機初步具有人的感知觀察能力、記憶能力、邏輯思維能力

基金項目:國家“九五”重點科技攻關項目“側鉆水平井鉆井采油配套技術研究”(95-108-02-04)中的部分內容。

作者簡介:王以法，男，1953年6月生。1988年獲石油大學碩士學位�，F(xiàn)為石油大學(華東)石油工程系副教授。

石油學報

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(分析推理能力)、學習能力、語言表達能力等等，并以此來模仿人的部分腦力活動。使人類在經歷了體力勞動自動化后，又將經歷一次腦力勞動自動化，讓人們將智慧都用在知識與技術創(chuàng)新工程中，為社會創(chuàng)造更多的財富。

人工智能涉及自然科學和社會科學的各個領域，是許多相關技術的總稱。在此僅提及與石油工業(yè)關系密切的，如專家系統(tǒng)、機器學習、人工神經網絡、模式識別、智能自動控制以及機器人學等等。而當前能應用于鉆井行業(yè)中的主要是人工智能的兩個較為實用的重要分支:專家系統(tǒng)ES和智能控制IC。前者是解決如何獲取與表達專家知識，外部信息經它加工處理后得到可供人們參考的明確建議川，目前在石油工業(yè)各領域中不乏成功的例子;后者是在經典自動控制、現(xiàn)代自動控制理論基礎上發(fā)展起來的帶有人工智能性質的自動控制，目前應用較多、較成熟的是FLC (Fuzzy Logic Control)模糊邏輯控制等。

3 RTEICS原理及構成

過去鉆井業(yè)的主要目的就是按照地質勘探部門提供的資料和要求，安全優(yōu)質高效快速低成本地完成鉆井任務，建立起一個永久性的通道以利于油氣的開采。它只是石油勘探開發(fā)中一個相對獨立的環(huán)節(jié)，但隨著90年代石油工業(yè)的發(fā)展及各種高新技術的出現(xiàn)，對鉆井業(yè)提出了更高的要求，伴隨著人工智能技術被引進到鉆井行業(yè)就產生一個全新的概念:人工智能鉆井。即鉆井作業(yè)不單單是完成單純的打井，而要運用最新最先進的人工智能鉆井技術與裝備，為找到油藏多拿產能服務，這就是廣義的人工智能鉆井(狹義的人工智能鉆井是指鉆井 自動化或稱全自動化鉆井作業(yè))。它幾乎包括石油科學的整個體系，即石油地質、物探、測井、鉆井、采油、油藏工程以及機械、自動化、計算機等等，各專業(yè)在線地聯(lián)合起來(過去是離線的各個領域相對獨立的非連續(xù)過程)，組成一個有機的整體協(xié)同工作。其主要過程為:由地質和物探部門提出地質條件和油藏的物理特性描述，組成特定的人工智能鉆井專家系統(tǒng)，在先進的鉆井測控技術支持下，利用當前較為成熟和正在發(fā)展的5W (MWD,LWD,SWD,PWD,FEWD)作為手段，結合導向鉆井及井下閉環(huán)控制技術，在鉆進過程中實時地隨鉆隨測控(隨鉆測量各種參數(shù)，隨鉆測井，隨鉆地震)，及時地把井眼周圍及鉆頭前方的各種地質、地層、環(huán)境信息以及鉆進狀態(tài)采集進井下計算機，由井下強大的人工智能鉆井計算機系統(tǒng)，根據(jù)當時所能得到的井下最新數(shù)據(jù)進行智能判斷，結合事先已知的地質勘探資料，從而發(fā)現(xiàn)目標油氣藏，精確確定其位置、大小、形態(tài)、厚度及走向，以獲得最大產能為目標函數(shù)，優(yōu)化各種工藝參數(shù)，自動鉆進尋找最佳軌跡穿過油氣層，完成鉆進任務。并給出初步的最佳采油方式和油藏描述結果，以及實際的井眼軌跡和各段井眼狀態(tài)。同時鉆進時就可以直接取得最接近實際情況的第一手資料，這在過去是根本不可能實現(xiàn)的。

以上過程的每一個環(huán)節(jié)都需要人工智能的參與和控制。必須指出，，雖然人工智能經過幾十年的發(fā)展有了很大進步，但傳統(tǒng)的人工智能方法大多是用于模擬人的某些行為、證明數(shù)學定理、以及博弈等靜態(tài)環(huán)境下的一些問題的。將這些方法直接用于工業(yè)實時控制中的動態(tài)智能控制問題時，就遇到一些難于克服的問題，如系統(tǒng)的實時性，知識表達的困難性，系統(tǒng)的脆弱性、靈活性問題等等，尤其在石油鉆井工程中，鉆進過程是一個非常復雜的不確定過程，

不但鉆進本身所產生的和地層環(huán)境所提供的可采集信息往往是非精確的21，非確定的，近似定性的非數(shù)值型模糊數(shù)據(jù)，而且還要根據(jù)這些模糊信息，實時快速地進行鉆進控制。在這種情況下，傳統(tǒng)的人工圖1實時專家智能控制系統(tǒng)

Fig. 1 The block diagram

Expert

Intelligence

RTEICS原理框圖

of Real-Time

Control System

智能往往是無能為力的，它不能給實時智能控制提供一

個成熟的現(xiàn)成解決辦法。有鑒于此，本文結合石油鉆井工

程的實際情況，提出了一種新型“實時專家智能控制系

統(tǒng)”TEICS，它綜合了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)及智能控制的優(yōu)點

于一身，構成了一個完整的人工智能鉆井系統(tǒng)(見圖1)0

它由專家系統(tǒng)ES1.ES2，模糊邏輯控制器F LC，傳

感系統(tǒng)11, 1 2，執(zhí)行機構A及控制對象和環(huán)境O幾部

分組成。ES 1是一個實時專家系統(tǒng)，它的輸人是各種傳感

器信息及人工指令，它是用來發(fā)現(xiàn)油氣層并修正預定鉆

第2期

王以法:人工智能鉆井實時專家控制系統(tǒng)研究

進軌跡的，主要由知識庫和推理機組成。由于石油勘探開發(fā)涉及自然科學和石油工業(yè)的諸多方面，讓一個人對于地質、物探、鉆井、油藏工程等開發(fā)油田的每個環(huán)節(jié)都精通，在各方面都是專家是不可能的，但是可以集中這些行業(yè)的最優(yōu)秀專家來開發(fā)構造這個專家系統(tǒng)，把他們的寶貴知識和經驗升華到理性階段，用于人工智能鉆井方面，而這在以前是做不到的。 ES2和FLC是一種有機的結合，它接受ES1的輸出作為輸入，對實際控制對象輸出控制命令。由于一般的Fuzzy控制中沒有自記憶自學習的功能，而目前的專家系統(tǒng)在解決實際問題時，無論結果是否令人滿意一般不予保留，即它不能在對問題的解決中增加自己的知識，下一次解決同類甚至是同樣問題時，它都要從頭開始，一步步按照程序從頭進行到底，這對于離線的非連續(xù)過程來講也許并不是嚴重的缺點，但對于井下實時控制來講，也許就是致命的要害問題(時間不允許)，所以對ES2來講就應有簡單的自學習功能，它不但集中了控制領 域專家的控制策略和目標，而且對上一次成功的控制策略加以整理記憶，當這一次控制要求和給定條件與上一次相似時，馬上提出來供輸出參考，節(jié)省實時尋優(yōu)時間，提高控制命中率。 將專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)結合起來，不外有兩種方式。

3.1外部方式或稱接口方式

在此方式下專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)是相對獨立的兩個部分(軟硬件都可獨立)，專家系統(tǒng)放

在一臺計算機中，輸出通過接口部分與控制系統(tǒng)的另一臺計算機連接，這樣設計、調試都可分開進行互不影響，ES1既是采用此種方式和控制系統(tǒng)結合的。

3.2內部方式或稱嵌入方式

在此方式下專家系統(tǒng)和控制系統(tǒng)合為一體，成為“專家控制系統(tǒng)”CS(Expert Control System)，專家系統(tǒng)模塊被嵌人實時控制系統(tǒng)中共用一個計算機，這樣就避免了外部方式中兩部分接口之間存在的某些問題，使兩部分渾然一體效率更高.這是一種被看好的集成方式，ES2和智能FLC就屬于這一類。

從以上可以看出，整個RTEICS是一種混合系統(tǒng)(符號表示十定量表示)。屬于混合型二級專家智能控制系統(tǒng)。要構成這個系統(tǒng)需要解決下面幾個問題:

3.2.1實時性

為了建造實用的人工智能鉆井專家系統(tǒng)，需要石油工業(yè)各專業(yè)領域專家和AI專家(知識工程師)密切合作，編寫大量的規(guī)則寫入知識庫，這是一項十分艱巨的知識工程。對于人工智能鉆井這樣的復雜問題，有可能規(guī)則的數(shù)量十分龐大，而導致邏輯推理和求解的時間及空間，對于一個實時系統(tǒng)來講是不可接受的(智能鉆井要求專家系統(tǒng)響應及求解時間的數(shù)量級為秒級以下)�，F(xiàn)在實用的專家系統(tǒng)一般都為離線的非實時系統(tǒng)，如果要求它滿足鉆井實時控制系統(tǒng)所要求的快速響應時間，從三個方面著手進行系統(tǒng)優(yōu)化:①優(yōu)化知識庫對于石油勘探來講，有時判斷一個層位不可能存在產油氣層比判斷它可能存在產油氣層的把握更大一些。對于鉆井來說，在實際設備條件的限制下(如鉆壓、泵壓、轉速、扭矩等都是有限的范圍)，有許多假設情況是不可能存在的。

這樣在構造知識庫時就能在很大程度上篩掉無用的不存在狀態(tài)，減少知識庫的規(guī)則數(shù)量，而這一點對于提高實時專家系統(tǒng)的實時性是很重要的。②優(yōu)化程序設計語言X31常用的人工智能程序設計語言Lisp和Prolog未加改造不能直接用于智能鉆井實時控制系統(tǒng)上去。為提高程序本身的運行速度，ES1可把Prolog語言優(yōu)化后編譯成類C++語言產生的運行代碼來滿足實時要求。Borland公司的Turbo Prolog(編譯型)和Turbo C十+系列非邏輯型語言可方便地直接連接。對于ES2可直接采用實時控制語言來編制程序。③優(yōu)化控制方式由于 ESI是用于尋找油氣層修正鉆井軌跡的，并不直接和底層實時控制打交道，可采用可變間隔時間△T輸出的方式來滿足鉆井實時控制的需要。在這段△T時間內ES 1完全可以進行完應做的工作，而且△T也不是固定的，而是隨井下當時具體情況(地下環(huán)境，地質情況，鉆進狀態(tài)等等)而變的。如果(IF)輸人信息不變，而且(AND )系統(tǒng)自身參數(shù)要求不變，那么(THEN) AT不變或可延長。反之則縮短L1T，加大輸出頻率。

3.2.2穩(wěn)定性

由于智能控制本身就是一門十分年輕的學科，現(xiàn)在尚處于理論建立階段，而把專家系統(tǒng)引人自動控制系統(tǒng)

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中則不過剛剛幾年的時間，更無公認成熟的系統(tǒng)穩(wěn)定性判定法則(不象經典和現(xiàn)代自動控制理論中，不論在時域或頻域中都有穩(wěn)定判據(jù))。這就要求我們在構造這類系統(tǒng)時做新的考慮�，F(xiàn)在經過精心設計控制算法可以做到:萬一在規(guī)定時間△T內ES1沒有完成一次循環(huán)，不能輸出最優(yōu)結果，但系統(tǒng)保證給出一個可行的次優(yōu)結果

(或簡單地暫時保持上次輸出結果)，以保證整個RTEICS能正常工作。退一步講，即使ES1停止工作(出現(xiàn)故障)，在最壞的情況下RTEICS也能按照原始輸人的井眼三維軌跡曲線打一口原設計的井，而不會產生發(fā)散現(xiàn)象導致系統(tǒng)崩潰，這說明它有很好的穩(wěn)定性和容錯能力。

3.2.3可靠性

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