基于钻井工艺过程的实时信息智能分析模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外相关研究的现状与发展趋势 | 第8-12页 |
| ·智能诊断系统在钻井领域的应用 | 第8-9页 |
| ·基于本体和贝叶斯网络的智能诊断系统 | 第9-11页 |
| ·基于本体与贝叶斯网络的不确定性表示与推理 | 第11-12页 |
| ·论文章节安排和创新点 | 第12-14页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| ·创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 模型的总体设计及研究的理论基础 | 第14-27页 |
| ·模型的总体设计 | 第14-16页 |
| ·设计目标 | 第14-15页 |
| ·体系结构和功能 | 第15-16页 |
| ·研究的理论基础 | 第16-26页 |
| ·本体理论 | 第16-19页 |
| ·不确定性分析 | 第19-23页 |
| ·贝叶斯理论 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 钻井过程实时信息智能诊断知识的本体表示 | 第27-49页 |
| ·钻井领域事故诊断知识分析 | 第27-34页 |
| ·领域范围的确定 | 第27-29页 |
| ·事故知识结构 | 第29-30页 |
| ·钻井实时动态信号分析 | 第30-34页 |
| ·钻井领域事故诊断知识本体的构建 | 第34-41页 |
| ·本体的构建过程 | 第34-39页 |
| ·网络本体语言 OWL 的概率扩展 | 第39-41页 |
| ·钻井事故智能诊断知识的本体实现 | 第41-47页 |
| ·本体的存储与调用 | 第47-48页 |
| ·本体存储 | 第47页 |
| ·本体的解析与调用 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 钻井事故知识本体向贝叶斯网络的转换 | 第49-57页 |
| ·本体结构向贝叶斯网络的转换规则 | 第49-53页 |
| ·类的转换 | 第49-50页 |
| ·关系的转换 | 第50-52页 |
| ·匿名类及隐含关系的转换 | 第52页 |
| ·属性的转换 | 第52页 |
| ·转换规则与流程 | 第52-53页 |
| ·钻井事故知识本体的转换及条件概率估计 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 实时信息智能分析模型的实现与应用 | 第57-67页 |
| ·智能模型的诊断推理方案 | 第57-61页 |
| ·推理框架 | 第57-58页 |
| ·贝叶斯推理机制 | 第58-59页 |
| ·贝叶斯推理算法 | 第59-61页 |
| ·最大后验估计 | 第61页 |
| ·钻井智能分析模型的实现与应用 | 第61-66页 |
| ·模型的开发环境 | 第61-62页 |
| ·实例分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-86页 |
