三维孔洞储层建模及其地震波场正演模拟
三维孔洞储层建模及其地震波场正演模拟，理论讲解很透彻，分析思路清晰1290地球物理学进展26卷预测结果,即从具有确定性资料的控制点(如井点)解释.同时,利用该过程中产生的6冂井的时深关出发,推测出点间(如井间)确定的、唯一的储层参系,用三角剖分网格建立了速度模型并经过井点校数随机模拟是从一个随机函数z(v)中抽取多个可正,实现了对工区构造框架的时深转换通过以波阻能实现,即人工合成反映Z()空间分布的可供选择抗为协变量的孔隙度属性模拟,借助于三维可视化的、等概率的高分辨率实现技术,我们可以大致看到孔洞储集体的形态、分布、对于该工区来说,三维地震资料分辨率较高,对规模及连通性(图1).根据孔隙度发育情况,我们将孔洞储层已经有一定的反映(常表现为低频、不连续强储层分为孔洞欠发育(致密)、孔洞较发育(较致密)振幅反射).通过岩石物理分析又发现孔洞储层低速、和孔洞发育(较疏松)三种类型并分别设计了各自相低密,常规波阻抗反演能够刈其几何形态、空间接触应的弹性参数,同时以模拟出的孔洞形态约束弹性关系定量表征.因此本文将波阻抗数据体作为协变波正演模拟时孔洞体的空间分布量地震属性纵向等值法),采用确定性的协克里金2波动方程正演模拟原理插值算法,对孔洞储层的物性参数进行了三维建模反演所起到的作用,是通过归一化的测井曲线对碳酸盐岩岩溶风化壳孔洞型油气藏属于一种典原始地震数据进行校正,使数据在空间上得到了有型的、复杂的非均质范畴,可以视为由准均匀介质中效的平衡,从而使孔洞反映的更清楚;二是在地质建呈不规则分布的、大小和形状各异的低速体共同组模过程中通过宏观控制,充分利用空间变量的相关成的非层状储集体.在地震剖面上看到的储集体的性,克服低频模型的不足提高属性模拟的分辨率波应是这些低速体的散射(绕射)波.若利用常规波2【V动方程正演模拟方法所使用的均匀介质中的声波方N()程或弹性波方程,难以得到具有复杂非均匀性的孔cline洞型油气藏的地震波场响应2.因此,本文采用非均匀横向各向同性弹性介质中的弹性波波动方程进l()行正演模拟计算,取z轴为垂直对称轴,它可以表示为如下的一阶方程组:a0awta(λ+2naU)+AW(1)7(1(λ1+21)2+λax图1地质模型孔洞储集体俯视图Fig 1 Top view of the cavity reservoiμ(ain geological model其中:(U(x,z,t),W(x,z,t)是速度向量;B(x,z)是密度ρ=g(x,z)的倒数,或者叫疏度;r建模过程中最大的难点是求取准确的速度场,τ(x,z,t),za=x(x,z;t),n=rn(x,z,t)是应木文首先收集整理了工区内6口探井、评价井的钻力张量.A,P/和A1,p分别为水平和垂直方向上井分层数据及多种测井曲线(电阻率、声波时差、密的拉梅系数;为一新的弹性常数可见,在横向各度、自然伽玛等),对其进行了归一化和环境校正,并向同性弹性介质中,独立的弹性常数有五个,它们是制作了合成记录.通过与井旁地震道对比准确标定密度、在垂直方向上的纵、横波速度及纵、横波的各了前中生界侵蚀顶面(15)石炭系双峰灰岩顶面向异性系数,即:(T5。),中下奥陶统顶面(T7)、下奥陶统蓬莱坝组顶面(T7),它们都是区域性的波峰反射在此基础+2uL, Vsi-A pL上采用25m*25m测线密度对该区块6.25km2的3U地震数据体T5°、T5、T74、T78层位进行了精细√λ1+2,CSV闵小刚,等:三维孔洞储层建模其地震波场演模拟1291在具体的有限差分解法上,除了规则网格外,非均匀介质模型的弹性波动方程正演模拟特别是种较为先进的交错网格(图2)最早由 madariaga提当每一个波长中的网格点数多于10个时, Levander出, Virtex在模拟各向同性介质屮SH波和P(1988)2的结果显示,网格色散与网格各向异性均Sⅴ波时也使用了这种差分网格,其精度为o(△2十可忽略不计△x2),在不增加计算工作量和存储容间的前提下,假设U,W分别为介质在x,z两个方向上的速和常规差分网格相比局部精度提高了4倍,且收敛度分量的离散量,R,T,H分别为rxr=和τx的离速度也较快. Levander2又将这种差分网格的精度散量,Lo,M,L1,M1和M2分别为y,kM,A⊥?P1和提高到o(△t2+△x). Crase2则发展了精度可达任g的离散量在(1)式中,各导数项均用中心差分来意阶的高阶交错网格法,但其计算量和内存要求比代替,在如图2所示的一个交错网格中,U,B在节低阶有限差分法大幅度增加.本文使用的是 Virieux点1处计算;W,B在节点2处计算;R,T,M,L,(1986)1的交错网格差分公式,其差分精度为和M1,L1在节点3处计算;H,M2在节点4处计算(△2+△x2), Ikelle l t和 Yung$ K(199)21说这样()式离散为4明该算法可以糈确、稳定地应用于任总复杂变化的=U+B,(R年,-R…)十B,(I1+-H),wH,n-v++B++△(r}一rn)+By2(T+-+),ry=对++(n+2M4)+,△m+-RW(2)+T+,;+(L1+2M1)△tW+U2)+M2△t鲁←z以将震源函数直接赋在rx和n的节点上来模拟震源,即Soure,t)=R(t)t_(source_x, soure_x, t)=R(t.此外,在震源没有激发之前地下介质内部所质点都是静止的,包括质点振动速度为零和所受应力为零.因此,初始条件为图2一个交错树格Fig. 2 A st0,r(x,z,t)=0(t≤0)(3)对于自山表面边界条件,本文采用了模型空间其中,上标k为时间t的离散量,下标i,分别为x的上部加空气的条件,然后再采用吸收边界条件把和z的离散量.△,△x,△z分别为t,x,z的步长空气上边界的弹性波吸收掉,对于空气的下界面,则鉴于 Ricker子波对地震波的分辨率较其它子作正常的分界面来认识,从而获得和实际应用中波函数高,因此,震源选用 Ricker子波,其形式为所采用的地表放炮、地表接收达到一致的效果.R(t)=[1-2Lmf(t-to)] Jexp[-(rf(E to))2]有限差分法在求解波动方程时,会产生不期望式中f表示子波的主频,t为子波持续时间,t为f的数值频散或称网格频散,导致数值模拟结果分辨的函数,在模拟地下激发的地震波时,有限差分交错辛降低2所谓数值频散实质上是一种因离散化求网格中的正应力x和x=是在同一节点上赋值的,解波动方程而产生的伪波动,这种频散既不同于波而vr和vn在节点处的数值并没有参与计算,因此可动方程本身引起的频散,也不同于因波传播的速度1292地球物理学进展26卷频率和角度变化而引起的频散,它是有限差分方法果我们在这里仅分为三种类型:孔涧欠发育(致求解波动方程时所固有的本质特征,无法避免.为了密)、孔洞较发育(较致密)和孔洞发育〔较疏松).消除这种数值频散,前人进行了大量研究,他们的结论是基木一致的,即为了消除数值频散,在使用二阶表1地层框架内各层物性参数有限差分方法时,每个功率对应的波长至少必须使Table I The properties ot each layer用11个网格点,面四阶有限差分则可用二阶差分网in stratigraphie framewor格点数的一半.木文采用的稳定性条件,即计算稳定p(nu/s) v(m/s) (kg/m3)的离散参数区域为151:r4G界面2500三叠系)以Lmd2m≤1(2m-1)fT50界面下石炭系顶)~T46l730≤Ld2m≤T56界面(2m-1)!(巴楚组顶)~T5023102350其中,T74界囿(下奥陶系顶)~T56±8002470T78界面(蓬芠坝组颠)灬T7460002650界面以3702此外,在做波动方程的模型计算时,由于只能在对于试验工区的每条线,其长度均为1625m个有限区域进行,而弹性波在其计算边界上能量为了侏证该区域内均为满叠、孔洞的绕射波收敛以衰诚并不为零,从而产生很强的边界反射,这是模型及边界吸收较为干净,我们在模型的左边延长了计算时所不希望的,需要做人工吸收戌衰减处理,计1200m,右边延长了1575m(延长部分的地层接触算吸收边界的方法有许多种,一般情况下网格周围系并不代表真实情况),即模型总长度为1、4km,的耗散采用质点的速度和应力值乘上一个小于1深度范围为4000~6500m每条线均采用了同样的的因子来平滑的衰减;另种可能性是在网格周围观测系统,具体为:采用零相位对称雷克子波作为震使用低Q值来实现吸收作用,但是后者的吸收效果源(主频40玎z),单边放炮(共20炮,每炮128个检不如前者的吸收效果好,因此本文采用的是第一种波器接收)炮间距160m,检波器间距20m,8次叠方法,具体实珧时釆用了〔 eran等的吸收边界条加,最小偏移距0m,最大偏移距2540m,记录长件实现边界吸收1.6s,Δt=2ms,第一炮的坐标位置为(-1200,0)exp[-a2(I-i)2],1≤i≤1.基于差分稳定条件,取模型中最小介质速度2500m/s其中,I为给定的吸收边界带总节点数;i为吸收边为参考,得到的计算参数为:网格剖分间隔3m界内的节点编号;a为衰减系数,其值的选定与1的3m,时间延拓步长为0.27ms,每个波长(62.5m)大小密切相关,且对吸收效果的影响很大本文中Ⅰ内有20.8个网格.我们一共对33条线进行了正演取为40(即围绕计算区域,再向外设置宽度为40个模拟,图3展示了较为典型的 inline2585线(位于研网格的条形吸收区域)a=0.305/40,i取从0~40究工区的中心部位,地层接触关系以及孔洞体的分节点号.在条形吸收区域中的每个网格结点处,对全布相对比较复杂),从中可以大致看出二维正演模拟部的5个波场量(U,W,R,T,H),在每计算一个时的普遍情况与孔洞体波场响应特征的一般规律问步长后,都做少量的波场减表2展示∫该条线上各孔洞体的几何及物性参3模型计算数,其中④号属于欠发育(充填致密物)类型,①③⑥号属于较发育(充填较致密物)类型,②⑤号属于发在正演之前,我们统计了工区的速度、密度资育(充填较疏松物)类型.此外,建模过程中,我们还料,为了简化模型,并使得孔洞体的地震响应特征更考虑了线与线之间地层起伏渐变、孔洞大小渐变孔具有针对性,我们采用了背景为常速介质、蜜度参数洞物性参数渐变的过程,即所有建模因素都渐变由( arner公式计算的思路(表1).对于孔洞储集的而不是突变,最终保证了三维地震数据体的连体,根据钴井揭示和前面提到的孔隙度属性模拟结续性4期闵小刚,等;三维孔洞储层建模及其地震波场正演模拟1293表2各孔洞储集体的几何及其物性参数最大振幅,且绕射曲率与反射曲率相同,表明二者具Table 2 The geometry and propcrty parameters有不同的传播速度;每个绕射波可分为左右、上下f each cavity reservoir正、反向绕射分支,正向绕射分攴的相位与反射P孔润体尚度宽度vVP波相同,反向绕射分支的相位反转180°,与反射P(m)(m)(m/s)(m/s)(kg/m3)充填物屮心距界面(m)波的相反17396500029002503较致密105弹性波正演模拟生成的炮域合成记录被导人10113480027822470较疏松6FOCUS软件进行常规处理,包括速度谱拾取、动82784500029002500较致密85校、切除、增益、滤波、叠加、偏移和变面积、变密度显①575520030222530致密示等.由于在观测系统中只设计了8次覆盖,为了增⑤18115480027822470较疏松104加速度谱拾取精度,本文采用了由相邻的7个CDP2714850029002500较致密86道集混合构成一个超道集的办法,隔10个CDP拾图4是该模型在590ms时的波场快照,其波场取一个速度文件,并在拾取前先作常规NMO校正清晰,网格频散小,边界吸收较干净这表明,在求解切除,使得原始道集记录能量更强、信噪比史高二维弹性波动方程时,将差分解法和交错网格技术图5、图6分别是TK610井、TK623井所在位置处相结合,通过较好地使用吸收边界和稳定性条件可CDP道集记录及其速度谱,从图中可见各个反射界以显著削弱数值频散,有效地提扃计算精度.同时面的同相轴清晰可辨,对应的能量团集中,而在合成在保证一定的精度前提下,可以采用铰大的空间网记录上T7界面下孔洞所在位置处都有一明显的格间距,提高计算效率.从图巾还可看出,孔洞绕射同相轴,能量团也比较集中,由于TK610升比波和反射波在绕射点处相切,在切点处绕射波具有TK623井孔洞储集体更为发育(尽管二者振幅相1200-80004008001200160020002400280040004505500图3主测线2585地质模型Fig 3 Geclcgical model ol inline258-12004004008001200160045000.10.3图4主测线2585在590ms时波场快照Fig. Snapshot of wave field at 590ms in inlinc25851294地球物理学进展26卷Sg224-230CDP49 SE QNO250030003500400045000.240.60.60.80.8TE1.01. 01.21.2141.4图5TK610井所在位置处CDP道集记录及其速度谱ig. 5 The CDP gather and velocity spectrum at well TK610Sgl58-1640.2ONO250030003500400045000.0.40.60.60.8081.0:1.01212623(2565图6TK623井所在位置处CDP道集记录及共速度谱Fig 6 The CDP gather and velocity spectrum at well TK623当,在地质模型设计时均认为是充填较疏松物,但相消),使得T7界面断断续续,并在该界面下出现TK610井比TK623井在目的层段的厚度要大,横些“短反射”通过仔细分析,我们发现“短反射”中向展布范围也更宽测试产能更高),在合成记录上较强者出现的时间,与孔洞位置相对应.从该模型的孔洞对应的同相轴振幅更强、波形更连续,速度谱上偏移剖面上(图b)可以看到,所有的孔洞体均得到能量团也更强、更集中比铰好的偏移成像,并表现为负正负三个相位的图7是处理完后的叠加和偏移剖面.从叠加剖波形.但鉴于反射波地震勘探的纵向分辨率(大于面上(图a)可以比较清楚的看到孔洞体顶、底的两1/4波长),所有能检测出的孔洞或孔洞组合在叠加组强反射,但是二者之间出现具有绕射特征的弱波剖面上都叠合在T74界面下第一个波峰轴上,在偏代替了成层的背景,这些绕射波的相互下涉(相长、移剖而上都体现在T7界面下第一个黑椭圆体上,4期闵小刚,等:三维孔洞储层建模及其地震波场正演模拟1295601001401802202603003401001401802202603003400.00.00.20.2040.40.60.60.81014露9.926c+089.926e1081022e+091022e+09图?主测线2585对应的叠加剖而(a)和偏移剖面(b)Fig. 7 The stacking section (a) and migration section (b) of inline2585至」其下的“串珠”是孔洞的假象(孔洞组合与围岩(b)之间的多次波及绕射波经偏移归位后形成较强短反L2560L2580L2600射).由于T74界面反射波与沿纵横向有一定分布的孔洞(比较明显的是①、⑤号)的绕射波叠加,使得30001300040孔洞所在位置处T74界面反射波能量变弱,而孔洞底部与下覆围岩之间的正极性反射由于受T7界200600面反射波的负值性续至波叠加,也变得较弱.此外,B40080在构造高点上(④⑥号孔洞体所在位置,④号更为明显),由于孔洞引起的绕射与隆起引起的回转波的相6003600100互丁涉,T56和T7界面不连续,甚至在其间出现空白反射,而实际资料也有这种情况.这说明,对于塔3800800200和油田碳酸盐岩孔洞储集体这类特殊的油气储层来400040001400400说,在解释时遇到层位问断时,不能轻易地开断层,而应该综合考虑构造、孔洞绕射等地震波场特征.这图8联络测线2795实际剖面(a)和正演剖面(b)对比也是塔河油出勘探开发实践中发现“表层弱反射、内Fig 8 Comparison of the actual section (a) and幕强反射”地震特征对应有利储层的一个佐证forward modeling section (b)in crossline2795依据以上思路与工作流程,我们得到了33条沿主测线方向的二维偏移剖面,在并成三维体之前,为而正演模拟釆取的是8次叠加、道间距10m),正演了尽量消除线与线之问因地层起伏造成的不闭合,剖面较好的反映了实际情况.这不仅体现在层位的我们采取先把33条线的速度文件并成三维体,整体形态、分布比较相似(由于速度取了平均,各层的厚平滑后两用每条线对应的、平滑后的速度对其原始度不一致,但不影响我们的主要的,即对孔洞体地共中心点数据进行动校、叠加、偏移的办法,得到33震响应特征的分析),更重要的是,我们所设计的孔条新的二维偏移剖面,再并成一新的三维体,此外,泂体,其位置、形状规模、振幅强弱均与实际地震资由于正演模拟数据体线间距为50m,道间距为料具有相当好的对应关系,这表明我们在止演模拟10m,其空间采样率比实际资料低,本文编制了相和处理时的设计思想和参数选取原则是合理的,这应的算法在频率域对其进行插值,使线间距加密到结果也为我们进行后续工作提供了比较好的数据25m图8是联络测线2795在时间域的实际剖面源由于实质上是2.5维,不是基于面元的真三维,(a)和正演剖面(b)对比,排除二者在采集时的一些所以沿联络测线的剖面上同相轴有抖动现象,这是差异(如实际三维采集资料为24次叠加道间距25m,不可避免的)1296地球物理学进展26卷4结论与建议2]谢桂生,刘洪,赵连功,伪谱法地震波正演模拟的多线程并行计算[冂.地球物理学进展,2005,20(1);17~23.本文从三维角度,建立了与实际资料比较吻合Xie G S, Liu H, Zhao L G. Parallel Algorit hm based on the的孔洞储层模型,并进行了弹性波正演模拟,总结了multithread Technique for pseudospectal modeling of seismic地震响应规律,主要结论如下:wave[J]. Progress in Geophysics(in Chinese), 2005, 20(1)1)结合地震资料建立储层地质模型能够有效[3]刘财,张智,邯志刚,等.线性粘弹体屮地震渡场伪谱法模拟地降低储层模型的不确定性,提高建模精度.同时利技术[门].地球物理学进展。:005,20(3),640~644,用协克里金技术,用波阻抗反演的确定性信息约束Liu C, Zhang Z, Shao Z G, et aL. Pseudo-spectral forward储层的平面非均质性,可以实现孔隙度属性的确定modeling nf seismic wave in linear viscoelasic solid [J]P1性建模),2005,20(3):640~644.4」张智,刘财,邵志刚,伪谱法在常Q粘弹介质地震彼场模拟(2)在求解二维弹性波动方程时,将差分解法和中的应用效果[].地球物理学进展,2005,20(4):945交错网格技术相结合,通过较好地使用吸收边界和949,稳定性条件可以显著削弱数值频散,有效地提高计Zhang Z, Liu C, Shao G. The application of pseudo-spectral算精度.同时,在保证一定的精度前提下,可以采用forward modeling of seismic wave field in constant Q较大的空间网格间距,提高计算效率该方法具有广viscoelastic medium [J]. Progress in Geophysics, 2005,20(4)945~949泛的适用性5]盖良国,马在出,曹景忠,等.一阶弹性波方程交错网格高阶(3)孔洞储集体在偏移剖面上表现为负-正-负差分解法[冂].地球物理学报,200,43(3):411-~419三个相位的波形,但只能确定奥陶系风化面下第Dong LG, Maz T, Cao j Z, et al. A staggered-grid high个负相位是孔洞的发育位置,其下的“串珠”是孔洞order difference method of one-order elastic wave equation]的很象.风化面反射波与沿纵横向有一定分布的孔Chinese J. Geophys. (in Chinese),2000,43(3):411-419洞体的绕射波叠加,使得孔洞所在位置处风化面反[6]董艮国,马在田,曹景忠,一阶弹性波方程交错网格高阶差分解法稳定性研究[门].地球物理学报,200,43(6):856~射能量变弱,而孔洞底部与下覆闱岩之间的正极性反射由于受风化面透射波的负值性续至波叠加,也Dong L G, Ma Z T, Cao J Z. a study on stability of the变得较弱.该结论对于实际地震资料处理、解释以及staggcred-grid high-order difference method of first-order储层预测烃类检测具有普遍的指导意义elastic wave equation. Chinese J. Gcophys. in Chinese)2000。43(6);856~864本文不足之处主要有三点「7]萤良国.复杂地表条件下地震波传播数值模找1.勘探地球(1)在三维孔隙度建模时采用的是常规阻抗信物理进展,2005,28(3);187~194息(约束稀坑脉冲反演),其纵向分辨率不够(只能分Dong L G. Numerical simulation of seismic wave propagation辨1/4波长以上的孔洞储集体),在后续工作中将尝under complex near surface conditions [J]. Progress in试使用地质统计学反演的阻抗体来约束建模以大幅Exploration Geophysics(in Chinese), 2005, 28(3):187--194提高纵向分辨能力[8奚先,姚姚,二维随机介质及波动方程正演模拟[.石油地球物理劫探,2001,36(5):546-552(2)在弹性波正演模拟时采用的是2.5维思想XiX, Yao Y. 2D random media and wavc cquation forward口前正在研制全三维算法有望更逼真的还原孔洞储modeling [J]. Oil Geophysical Prospecting in Chinese集体的真实地下情况001,35(5);546~5523)考虑到缝的各向异性更为复杂,本文尚未涉9]奚先,姚姚,二维粘弹性随机介质中的波场特征分析[刀地及,对于碳酸盐岩中这类油气运移的重要通道,将在球物埋学进展,2004,19(3):608~615今后的工作中进一步研究Xi x, Yao Y. The analysis of the wave field characteristics in2-D viscoelastic random medium LJ. Progress in Geophysics参考文献( References):hinese),2004,19(3):608~[10]奚先,姚姚,二维横各向同性弹性随机介质中的波场特征1]刘文岭.大庆宋芳屯油田芳2区块地震与地质资料综合储层J.地球物理学进展,2004,19(4):924~932地质建模研究(博土论文儿D1.北京:中国地质大学,2002Xi x, Yao Y. The wave field characteristics of 2-DLiu W I. A Study on Reservoir Geological Modeling withclo].ESeismic and Well-log Data in Fang 2 Area of DaqingGeophysics(in Chinese), 2004,19(4):924-932ongfangtun Oil Field (doctor dissertation)(in Chi[111吴永国,贺振华,黄德济.串珠状溶涧模型介质波动方程正Beijing: CUG, 2002.演与偏移[.地球物理学进展,2008,23(2);539~5444期闵小刚,等:三维孔洞储层建模及其地震波场正演模拟1297Wu Y G, He Z H, Huang d J. Wave equation forward[19]肖玉茹,何峰煜,孙义梅,等,古洞穴型碳酸盐岩储层特征modeling and migration for heads-shaped corroded cave model研究一以塔河油田奥陶系古洞穴为例匚门。石油与天然气地EJ]. Progress in Geophysics(in Chinese), 2008, 23(2): 539质,200324(1):71~80.Xiao YR, He f Y, Sun Y M, et al. Reservoir charactetistics12]股文,印兴耀,吴国忧.高特度频率域弹性波方程有限差分of paleocave carhonates-a casc study of Ordovician paleocave方法及波场模拟[」.地球物理学报,2006,49(2):561in tahe oilfield, Tarim basin UJ]. Oil Gas Geology(inChinese),2003:24(1):71-80Yinw, YinXi,WuGC. 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专家系统原理与编程 pdf
专家系统原理与编程 学习专家系统clips必备China pus coM第1章专家系统导论1.1概述本章是对专家系统的一个概略介纽,主要介绍专家系统的堪本原理。在本章中,将讨论专家系统的伏缺点,描述专家系统应用的适宜领域,并讨论专家系统与其他编程方法的关系。1.2专家系统的定义解决仼何冋趣的第步是先划定解决问题的范围或领域( Domai)。不论是在传统编程领域还是在人工智能领域这一点都是相同的。然而,出于以前对人工智能感到神秘的缘故,人们往往相这样一种过时的说法:“所谓人工智能问题就是该问题辶没有解决”。另外一种流行的定义则是“人工智能就是使计算机行动起来像人们在电影中所作的一样”。在20世纪70代,当人工伻能仍处在研究阶段时,这种想法就已经广为人知了。但是,今天人T智能已解决了许多现实问题,并且已应用到商业领域。尽管经典的人工智能问题,如:自然言理解、语音和祧觉识别等仍未解决,但如果限制问题的范闱则可能会找到一个有效的解决方法。例如,如果限定句子形式为主、谓、宾,那么建立简单的自然语言系统就不会很困难。目前,这类系统在为众多软件产品如数据库系统和电子表格系统竺提供友好的用户界上做得很成功。实际上,当今流行的一些电脑游戏软件在语法分析方面就显示出惊人的理解能力。人L智能有许多备受关注的领域,如图1-1所示。专家系统( Expert system)就是对传统人L智能问题口智能程序设计的一个非常成功近似解决方法。专家系统早期先导人工智能者之,斯坦福大学的 Edward Feigenbaum教授,把专家系统定义为“一种智杌器人视能的计算机程序,它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂可题”( Feigenbaum82)。也就是说,专家系统自然言是一种模拟( Emulate)专家决策能力的计算机系统,模拟词表明专家系统要在所有方面都做得象专家一样。嗅拟比模仿更进一步,模仿只要求在某些方面做理舵人工神经得像真正的事物一样。系统虽然我们仍未找到一和通压的解决专家系统问题的方法,然而专家系统在其受限制的领域里散得很成功。今人,上如所有图1-1人工智能的一些领域书籍、期刊、会议和产品所表明的那样,专家系统在商业、医学、科学以及工程等领域已得到了广泛的应用专家系统原理与编程Chinaepef-coM专家系统是人工智能的一个分支,它大量利用专业知识以解决只有专家 (Expert)才能解决的问题。专家是个在特定领域里具有专门知识( Expertise)的人。亦即,专家具有不为大多数人所知或所灲用的专门技能。专家能够解决大多数人所不能解决或是不能高效地(而不是低劣地)解决的问题。当专家系统在20世纪70年代最初发展起来时,专家系统特指包含专家知识。然而“专家系统”这一术语在今天适用于任何应用专家系统技术的系统。专家系统技术包括专的专家紊统话言、程序和为了辅助专家系统开发和执行而设计的硬件专家系统中的知识可以是专门知识或是从书籍、杂志和有学问的人中获得的知识。专家系统、基于知识的系统( Knowledge- based systen)或基于知识的专家系统( Knowledge- based expertsystem),这些术语经常同义地使用。多数人使用“专家系统”这一术语仅仅是因为它较短即使在他们的专家系统中可能仅有一般的知识而没有专门知识。图1-2描述了一个基于知识的专家系统的基本概念。用户提供事实或其他信息给专家系统,相应地收到专家建议或专门知识。专家系统内部包括两个主要部分知识库和推理机。知识库包含有为知识序事实推理札( Inference engine)所使用而得用出结论的知识。这些结论是专家系统对用户询问的响应。专门知识摊机基丁知识的系统还被设计成为专家的智能助手。由于开发上的优专家系统势,这些智能助于是用专家系统技匈1-2专家系统功能的基概念术来设计的。随着知识的越来越多,智能助于越来越像一位专家。囚此开发智能助于将会成灲改讠一个专家系统过程中的里程碑。此外,还可以通过加快解决问题的速度来空出专家的更多时间。智能家教是人T智能的另一个新烛用。与原米的计算机辅导系统不同,新的系统可提供上下文有关的指导 aratan9la)与通用问题求解技术方面的知识不同,专家知识是指特定问题域( Problem domain)方面的知识。特定问题域是专家能成功解决闻题的领域,例如医学、经济、科学或者工程学等等。正如人类专家一样,专家系统是针对某一个问题域的。比如,你通常不会期望一个棋手具有医学方面的专门知识。在一个问题域的专门知识个会自动地转向另一个可题域解决特定问题的专家知识称为专家的知识域( Knowledge domain)。例如,诊断传染疾病的内科专家系统会有许多关于传染疾病症状方面的知识在这种情沈卜,知识域是医学,包括疾病、症状和洽疗方法等方面的知识。图1-3说明了问题域和知识域之间的问题坟关系。图中知识域完全包括在问题域之内,知识域之外的部分是个对问题没有任何知识的区域。个内科专家系统一般不具有医学的其他分支的知识,例如外科或小儿科。尽管内科专家系统关于传柒病知识域的知识与·个人类专家相当,但如果没有使用其他领域的知识编程,那么专家系统就不知道其他领域的任何知识专家系统在它所具有的知识中推导或推理( Inference)图!-3问题域利知识域的的方式与人类专家推圆解决问题的方式是一样的。良个可能关系第1章专家系统导论给出一些事件,然后推理出结论。比女,如果你爱人已经一个月没有跟你说话了,你会推断他(或她)没有什么事值得说,然而,这只是几表1-1对投术的不同观点个可能推断肀的一个。虽然对专家系统我们已具备了很多新的技人术,但仍有许多东西要学。表1-1总结了在管理者我能用它做什么?项工程技术中参与者的不同观点。在表中,技技术人员我怎样才能把它做得最好研究者我如何去护展它?术人员可以是下程师或软件设计者,T程技术消费者它如何帮助我可以是硬件或是软件。无论解决什么难题,这它值得这样费神和开销吗?些问趣都得回答,否则这一技术就不能成功地它的可靠性如何?被使用。像其他任何工具一样,专家系统有其适宜或不适宜的应用领域,随着对专家系统的不断实,我们会发掘出这些应用领域1.3专家系统的优点专家系统有许多吸引人的特行:·适应性强。专家知识在任何计算机硬件上都是可利厍的,实际上,专家系统是专家知识的集成体。成本低。提供给用户的专家知识成本非常低危险性低。专家系统可用于那些可能对人有害的环璄。持久性。专家知识是持久的,不像专家那样会退休,或者死亡,专家系统的知识会无限持续。·复合专家知认。复合专家知识可以做到在白天或晩上的仁何时候同时和挟续地解决某问题。由儿个专家复合起来的知识,其水平可能会超过个单独的专家( Harmon85)可靠性强。专家系统可増强王确决策旳信心,这是通过冋专家提供一饣辅助观点而得到的;此外,专家系统还可协调多个专家的不同意见。不过,如果专家系统是由某一个专家编程设计的,那这个方法就不能奏效。如果专家没育犯错误的话,专家系统应该始终与专家意见一致。但是,如果专家很累或有压力就可能会犯错误。解释、说明。专家系统能明确、详细地解释导出结论的推理过程。一个人可能会太厌烦、不忑意或是没有能力去这样做,但明确、详细的解释有利于得出正确的决策响应快。迅速或实时的响应对某些应用来讲是必要的。依靠所使用的软件或l伫,专家系统可以比专家反应得更迅速或更有效。某些突发的情况需要响应得比专家更迅速,因此实时的专家系统是一个好的选择(Hugh88; Ennis86始终稳定、理智和完整的响应·在实时和突发情况下,专家可能由于压力或疲艻而能高效坦解决问题,这一点是至关重要的。·智能家教。专家系统可以作为一个智能家教,让学生运作实例程序,解释系统的推理。·智能效据厍。专家系统能以智能的方式来存取一个数据库( Kerschbery86;Schu88)开发专家系统的过稈也众有一个间接的益处,山于专家知识必须以精确的形式输入到计算杋中,所以知识要被明确地了解而不是被隐含于专家的脑海肀。这样,就必须对知识进行正确性、致忙和完整性检査,这就提高了知识的质量14专家系统的基本概念专家系统的知识可以用多种方式摧述——它可以表示成规则和对象形式。描述知识的一个专家系统原理与编程Chinaepuf.com常用方法是用IF.TEN型的规则(Rule),例如IF红灯亮THEN停止如果红灴亮这一事件出现,就与模式“红灯亮”相匹配,规则得到满灶,执行“停止”为。虽然这是一个非常简单的例子,仨许多重要的专家系统都是迸过规则来表达专家知识而建立的。实际上,丌发专家系统的这种基于知识的方法已经完全取代了50-~-60年代早期人L智能的方法,那时人们致力于使用高效的不依靠知识的推坦技术。某些专家系统工,如 CLIPS允许使用对象( Object,规则可以与对象及事件匹配,而对象则可以独立于规则而揀作。当今,人们已建立了各种各样基于知识的专家系统。包含成千上万规贝的大型系统如数据设各公司的 XCON/R1系统,在如何配置计算机系统方山已胜过单个人类专家( McDermott84)许多针对专门任务的小型系统也有几条规则,虽然这些小型系统的运作可能达不到专家的水平,但它们也充分利用了专家系统技术米处理那些知识密集型任务。对这些小玊系统而言,其知识主要来源于书、期刊或其他公共资料。与此相反,一个典型的专家系统主要依赖于没有写下的知识,这主要通过知识工程师( Knowledge engineer)长期地与人类专家进行接触而获得。建立一个专家系统的过程称为知识工程( Knowledge engineering),这个过程由个知识工程师来完成( Michie73)。知认工程师从专家或其他来源获取知识并把它们編码到专家系中图1-4描述了开发专家系统的一般步骤。首先知识工程师通过与专家进行对话而获取专家知识,这个阶段与传统程序设计中系统设计人员与用户讨论系统需求相关似。然后知识工程师将知识编码到知识库中,随后专家评估系统并返叫意见绔知识工程师,这个过程一宣循环,直到系统的性能为专家所满意为止。对丁采用了基于知识技术的应用而言,基亍知识的系统这·衣述是个较好的术语。然而正如人工智能这一术语一样,现今人涉及到专家系统和知识系统,即便是知识未达到专家水平,人们也往往使用专家系统这一术语般而言,专家系统设计不同于传统的程序设计,其问题通常没有算法去求解,而是依靠推理来获得一个合理的解决方法。在没有任何可利片的算法帮助我们获得最佳方法时,一个合理的方法就是最灯的。因为专家系统依赖于推理,它必须能够解释这个人类专家过程,所以它的推理过程是可以殓查的。鮮释机(Explanation facility)是复东专家系统的一个必要部分,实际上,对话复杂的解释机可设计为允诈用户深入探究“ What if”类或者假设的推理( Hypothetical reasoning)问题,甚至可允许用户把自然语言翻译为规则。知识工程师有些专家系统允许系统通过规则归纳( Rule induction)从例子中学丬规则。在归纳吋,系统从数据表中生成规则。把专家知识整理成规则并非易事,特别是当专家幻明确地衣达识还未被系统化时。在一个专家系统中,专家知识可能会存在不·致性、模糊性、重复性或其他问题,除非可专家系统以形式地表示知识,否则这些问题都难以解决。的知识库人类专家也知道自己知识的层限性,当问题达到他们」的未知界限( Limits of ignorance)时,他们会给建议打上一定折扣。如果专家系统没有专门设计来解决不确定图14专家系统的开发CaiNeepub.com第1章专家系统导论3性问题,那久即使亡们处理的数据不精确、不完整,专家系统也会以同样的确信来给出建议。专家系统的建议与专家的建议·样,在其不知晓的范围内其合炟性应降低现今亡多专家系统的一个不足是缺乏囚果知识( Causal knowledge),也就是说专家系统并不能真正地坦解系统中隐含的原因和结果。用基于经验和启发性的浅( Shallow)知识来设计专家系统比用基于对象的基本结构、功能和行为的深(Dep)知识要谷易得多。例如,设计一个针对头痛开阿斯匹林药方的专家系统比议汁一个关于人体所有基本的生物化学、生理学、动物学和神经医学等幻识的专家系统容易得多。一个人体机能模型的程序设计T作量非常之大,即使是成功了,由于要处理全部的信息,系统的响应时间也可能会很慢。启发性知识( Heuristic knowledge)是“浅”知识的一种类型,它个能侏证月同样的算法能取得成功。启发性知识是一和从实践中获得的经验性知识,它对问题的求解可起帮助作用,但不能保证一定有效。不过,在许多领域,如医学和工程上,启发性知识对问趣的求解起着重要的作用。即使知道一个确切的解决方沄,但由于费用或时间的限制,使得该方法不能实际应用。启发性知识能够提供有价佰的捷径,可以减少时间和花费。专家系统另一个不足是它的知识受限于系统的知识域。专家系统不能絛人那样,通过类比 Analogy)来推广知识以获得新的求解问题的方法。虽然通过规则的归纳,专家系绕可以获得少许新的知识。创建一个专家系统的常用方法,即知识工程师访问专家、设计原型、测试,然后再重复,这个过程是一件既费时、又费精力的事情。实际上,把人类知识转化到专家系统这问题是如此的重要,以致于人们称它为知识获取瓶颈( Kno wledge acquisition bottleneck)。这是一ˆ描述性的术语,囚为如同瓶颈控制液体流入瓶子一样,知识获取的瓶颈控制着专家系统的创建尽管有些局限性,但专家系统仍成功解决了现实世煚的许多问題,这些问题是常规的程序设计方沄学所不能解决的,尤其是那些需要处理不确定或不完仝信息的。重要的一点是解这种新技术的优点和局限性,只有这样才能够使之得到恰些地运用1.5专家系统的特点专家系统的设计具有以下一些特点高性能。系统能以此领域里专家的同等或更高水平响应,也就是说系统所给建议的质量必须很高·适当的响应时间。系统必须能在合理的时间内工作,时间与专家得出一个结论所需的时间杆当或更好。与专家一个小时的时间相比,需要一年才得出一个结论的专家系统是不会太有价值的。特别是必须在一特定时间间隔內作出响应的实时系统口,时间限制( Time constraint就显得史为苛刻·好的可靠性。专家系统必须可靠,且不易崩溃,否则就不能使用·可理解性。在执行过程中,系统能解释推理步骤,使之易于理解。专家系统不是一个推出不可思议答案的黑盒子,而是应该貝冇解群能力,其触释的方式应与专家解释他们推理的方式一样。山于以下几个原因,这个特征非常重要。原因之一是人的生命和财产可能会依靠专家系统的回答。由于危害的巨大潜在性,专家系统必须能够以专家解释如何得出某结论的方式来证明它的结论是止确的。因此,解释为人提供了一个可理解的推理检测。第二个原因出现在专家系统的发展阶段,这一阶段是让解释机证实知识已经被正确地获取并止被系统确地使用。这在调试中是很重要的,因为知识可能公被不止确地带入或者由J知6台家原阻与编程识工程师和专家间的误解而不正确。一个好你解释机允许专家和知识工程师证实知识正确性。而且由亍传统专家系统创建的方法,该∵个程序并哩解它的作将会很困难。另外一个错误源也许是没有预想到专家系统里的相互影响,这些相互影响可以通过运行测试实例来检测到,这些测试实例按照系统必须遵循的推理方法来运行。正如后而将要详红地讨论一样,复合规则可以提供一个系统推埋的环境。专家系统中的执行沇不是按頂序的,因此你仅仅一行行地阅读代码,是不能明白系统是如何工作的。也就是说,规则进入系统的次序并不必一定是宀们被执行的次序。专家系统就像一个规则狐立于知识处理机的并行程序。灵活性。专家系统可能有大量的知识,因此具有一个增力、修改和删除知识的高效机制是十分重要的。基于规则的系统得以普及的一个原因就是由于规则的高效和嫫块化存储视系统而定,一个解释机可以简单也可以复杂。在基于规则的系统中,一个筲兰的解释机可以显小使最近规刈待以执行的所有事实。而在史为复杂的系统中可能按照如下方式来做:列出又持和反对某个假设的原因。假设是将要被证玥的日标,例如,在一个医疗诊断专家系统中“病人有破伤风感染”就是一个假设。在一个现实问题中可以有复合假设,正如个病人可以同吋有人和病样。个假设也叫以被看作是·个事实,其确性仍存在嶷惑,需要被证实。列出所有可解释观测证据的假设。解释假设的所有推断结果。例如,假设病人确实有破伤风,由丁感染作用,就应该有发烧的迹象。如果后来观察到此症状,就会増强此儇改玊确的可信度:如果没有发现北症状,就会削弱假设的可信度·如果假设是止确的,给出将发生事件的个预测( Prognosis)·提供需要用户进一步信息的问题的依据。这些问惡可以用来指导推理链朝着可能的诊断路径前进。在大多数现实问题中,探究所有的可能性花费太大或者需要太长的时间,且要提供特定的方法引导正确搜索。例如,对一个抱怨咽唉痛的病人,考虑一下进行所有内科检查所需的花费及所用的时间。提供程序所用知识正确旳依据。例如,如果程序断言“病人有破伤风感染”这一假设是对的,用户可以要求解释,程序必须给出得到这一结论的依据是基于下面规则:如果病人进行血液检测,其破伤风是阼性,那么病人就惡冇破伤风。此时用户可要求程序提供此规则正确的依据,则稈序可向用户说明:血液检测为阳性是患有疚病的证椐。在这个实例屮,程序实际上在引月一个关于规则的知识——元规则( Metarule)。某些程序,如Mea- DENDRAL,山经使用了元规川来推理( Buchanan78)。假设通过知认而让实,知认通过正确的根据( Warrantυ来证实。根实质上是一个解释专家系统推理说明的元解释。在基于規则的系统屮,知识可以很容易地增加( (Incrementally),也就是说,知识库可以随着规则的添加而逐步增加,从而使得系统的性能和辶預性得到持续地检査。如果规则设计得妤,那么规则间的相工影响作用就会非常小或没有,从而消除那些难以预料的负作用。知识的这种逐步增加可以快速原型化( Rapid prototyping),以致知识T程师可很快地演示专家系统的T作模式。这是个重要的特征,因为它可保持专家和管坦者对项乍的兴趣。快速原型化还可迅速暴露出专家知识或系统中的缺陷、不一致性或错误,从而使之能够立即得到纠正。1.6专家系统技术的发展人工驽能有许多分支,包括语音、视觉、机器人、自然语言理解和学习以及专家系统。专Chinaepus.com第1章专家系统导论家系统的理论基础涉及到诸多学科,其一个主要理论基础是认知科学 Cognitive science)。认知就是仞究人类如何处埋信总,换饣话说,就是杌究人如何思考,尤其是如何解决问题如果我们想要计算机模拟专家,那么对认知旳研究是非常重要的。通常,即使问题是由专家解决的,他们也不能解释白己是如何解决问题的。在一个基于精确知识的专家系统中,如果不能解释闩题是如何解决的,则把知识译成代码是不可能的。在这种情况下,唯一的可行方法是设计通过自学习来模拟专家的程序。这些程序建立在归纳和人工神经系统的基础之上,我们将在后面讨论1.6.1人类问题求解与产生式专家系统技术的发展有着广阔的背景,表1-2总结了现代专家系统的一些重要发展。只要可能,项目的开始∏期都会给出,诈多项日都延续了几仨以上。在本章和其他章里都较详细地分析了这些发展。对所有早期系统而言,一本最好的参考书是三卷本的人L智能三册KHandbook of ArTificial Intelligence, Feigenbaum 81y衣1-2专家系统历史的一些重要事仁1943Post产生式规则: McCulloch和PiU神经元模型1954控制规则执行的Ⅵ arkov算法1956Dartmouth会议:逻辑学家;启发性搜索;创立“AI"”术语Rosenblatt出感知机; GPS(General Problem Solver,通用问题求解器)(丶 ewell shaw和 Sinon)1958人工智能语言Lisp( McCarthy)1962Rosen blat于感知的神经动力原理1965自动定理训明的归结方法( Robinson)模樹对象的模糊推逻辑(:adeh开始建立 DENDRAL,第一个专家系统( Feigenbaum、 Buchanan等1968话义网,联想记忆嘆型( Quillian)MACSYMA数学专家系统( Martin和 Moses)PROLOG(Colmerauer, Roussell1971语音识别 HEARSAY I人类问题求解通用规则( Newell和 Simon)1973MYCIN医疗诊断专玄系統( Shortliffe等)山此产生的 GLIDON,即智能豕裂( Clancey)TEIRESIAS,概念解释机( Davis)EMYCIN,第一个外壳( Van melle、 Shortliffe和 Buchanan)HEARSAY II,多协作专家的黑板模型框架知识表示 Minsky)1976AM( Artificial mathematician.人T数学家),数学概念的创造性发现( Lenat)不确定性推理的 Dempster-Sher证据珪论开始建立矿产探测的 PROSPECTOR专家系统(Duda,Ha等)1977XCON/R使用的OPS专家系统外壳(orgy)1978始建立 XCON/R1,阳置DC计算机系统( McDermott.DHC)Mea- DENDRAL,元规则,规则归纳( buichellall1979快速模式匹配的Rete算法( Forgy)人工智能开始商业化Inference公司成立(1985年发行ART专家系统L具)和LMI推出Lisp机982SMP数学专家系统: Hopfield神经网络;开发智能计算机的日木第五代语言项日1983KE专家系统工具( Intellicorp)1985CLIPS专家系统⊥具(NASA)专家系统原理与编程C的aCM在20世纪50年代后期及60代初,人们编写了大量的以通用间题求解为标的程序。其中最著名的是通用问题求解器,在 Newell和 Simon编写的不朽著作——《人类问题求解》( HumanProblem solving)里描述( Newel12)Newell和mon证明的最重要结果之一是大部分的人类问题求解或认知( Cognition),可以用IF…THEN类型的产生式规则( Production rule)表达。例如,“如果”看起来将要下雨,“那么”带上一把冋伞,或者“如果”你的爱人心情不好,“那么”不要显得很高兴。与一个小的、模玦化的知识集相对应的规则称为一块( Chunk),块以松散的形式连接、组织,并与內关的知识有联系,其原理之一是所有的人类记忆都以块的形式组织。下面是用一条规则表示一个知识块的例子工F汽玄运转个了并且油罐是空的THRN加油Newell)和 Simon用规则表示知识并显示了如何用规则推里。认知心埋学家已经使用规则作为模型来解彩人类信息处理,其基木思想是感官的接收对大脑产生刺激,刺激引发出适当的长期记忆(Long- term memory)规则并成恰当的响应,长期记忆是我们的知识贮存处。例如,我们都有如下的规则TP有火焰N有火灾⊥上有烟雾N可能有火灾工F有报警TN可能有火灾可以看到后两个规则在表述上不是完全肯定,火可能已经灭了,但空中可能仍有烟雾。同样,报警声并不证明就有火灾,因为可能是一个虚假的报警信号。看到火焰、嗅到烟雾或听到报警卢的刺激会诱发出这些或相似的规则。长期记忆包拒许多形如IF…THEN(如果……那么)简单结构的规则。实际上一个技艺高超的棋师可能通晓50000或更多的关于棋的模式的知识块。与长期记忆相反,短期记忆( Shortterm memory)是在解决问题过程中用来暂时存储知识的。尽管长期记忆能够容纳成千上万甚至更多的块,然而正工作着的记忆的容量是惊人地小—4~7块。试着在脑海中浮现几个数字就是一个简单的例子,人多数人一次仅可以浮现4~7个数字,但他们能记住的远不4~7位数字,只不过这些数字是贮存在长期记忆中种埋论假设短期记忆表示那些可以同时活跃的数据块,并把人类问题的解决当作脑海中这些已激汘块的传播。最后那个块被激活的強度如此之大以致产生出一个有意识的想象,你就对自己说:“哦……茉些东西在燃烧。”人类问题求解的另个必要元素是认知处理机( Cognitive processor),它尽力去发觉那些将被适当刺激激江的规则。但并不是任何规则都可激江,例如,你不会每次听到汽笛声就想到给油罐充油。只有与刺激相匹配的规刈会被激发。如果很多规刈同时被激发,认知处理机必须处理冲突来决定哪一个规则有最髙优先权,这个规则将会被执行。例如,如果以下炳个规刈是激发态的:TF有火灾THEN离开TF我的衣服着火了TFN扑灭火那么具有最高优先权的那条规则冷会执行。对现代专家系统来说,推理机貮相当于认知处理机Newell和 Simon把人类问题求解的模型归纳为:长期记忆(规则)、短期记忆(工作内存)和认知处理器(推理机),这三者是现代基于观则的专家系统的基础。
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