浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景 人工智能在决策上的应用参考文献
浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景
浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景 摘 要：从智能决策支持系统的概念、性能出发，探讨了该系统应用于管理决策的优势，并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。 关键词：智能决策支持系统；AI；ES 1智能决策支持系统的概念 智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting System），是人工智能（AI， Artifieial Intelligence）和DSS相结合而成的决策支持系统，它应用专家系统（ES， Expert System）技术，通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。 2智能决策支持系统的特点和功能 智能决策支持系统，我们又称为高阶决策支持系统，它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合，因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能： ①由于智能DSS具有推理机构，能模拟决策者的思维过程，所以能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程，从而可以证明模型的正确性，增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时，有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确，智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式，所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因，从而能使决策者不仅知道结论，而且知道为什么会产生这样的结论。 IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面： ①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB和MB的结合。模型库中的数学模型作为知识的一种形式即过程性知识，加入到知识推理过程中去。③DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据。ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。 3管理决策中智能决策支持系统的应用 DSS与ES相结合，意味着智能化决策支持系统不仅能提供许多传统的决策支持功能，还可以提供知识编辑、推理、学习等更接近于人类决策方式的功能。同时，系统还可能在一定程度上接受自然语言所提出的问题，让系统使用起来更加友好。人工智能技术引入DSS中可以有几种途径。首先Simon提出有限合理性模型是和人工智能技术紧密结合的，有限合理要求建立一个紧密跟踪人的行为的系统，而专家系统正是这样的一种系统。其次，人工智能因为可以处理定性的、近似的知识而引入DSS中，这方面正是专家系统的优势所在。最后，DSS的一个共同特征是交互性强，这就要求高阶的决策支持系统使用起来更方便，并且在接口水平和在进行的推理上更为透明。人工智能在接口水平，尤其在对话功能上对此可以做出有益的贡献。 正因为智能决策支持系统具有优于一般决策支持系统的特性，使其有可能在企业日常管理中发挥重要作用，甚至影响企业组织的方方面面。 大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望
85技术应用与研究大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望翟克虎 王 芸 中国石油长庆油田分公司第十二采油厂【摘 要】加大油气勘探开发力度、保障国家能源安全是当前面临的迫切任务。但随着优质资源的不断开发,剩余资源开采难度越来越大,成本越来越高,迫切需要创新技术提升油气勘探开发效率和效益。在大数据、人工智能(artificialintelligence,AI)、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会越来越高,这既是油田降本提质增效的有效途径,也是油气技术发展规律的必然趋势。基于此，本文主要对大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望进行分析探讨。【关键词】大数据；人工智能；油气田开发；应用现状；展望一、前言智能油气田是油气田发展的需求,有望解决油田勘探开发过程中更多的实际难题。智能油田正朝着数据显示虚拟化和可视化、决策部署协同化和高效化、生产管理远程化和实时化、业务管理一体化和精细化、信息资源集成化和共享化方向发展,以实现原油产量的稳定、天然气开发应用的快速发展以及为国民经济从高速发展向高质量发展转换提供能源保障。二、中国智能化油田建设实践目前，国际油公司都在大力推动智能油田的发展。经过多年的信息化建设，中国已经实现了由传统油气田向数字油气田的转变。1999年，大庆油田提出了数字油田的概念，随后20a,中国油气生产单位已经初步建成了一批数字油田信息化系统。以建设完整、准确、及时、唯一的数据库和管理数据库为主的信息化建设工作，解决了勘探开发工作过程中资料的快速收集、统计、查询及诊断预警。智能油田重点应该是对数据的统计、分析、挖掘，寻找数据之间的关联，准确预测油井产量，有效支持油田勘探开发工作。数字油田建设让油田企业形成了数字化的形态，通过资料积累为大数据、人工智能应用指明了方向和路径。中国石化胜利油田，2003年编制了《数字胜利油田建设规划》，标志着数字化建设启动；2008年，胜利油田“863”项目数字油田关键技术研究立项；“十二五”期间，胜利油田基本完成了数字油田建设，从数字油田向智能油田演进是胜利油田“十三五”规划的目标。河南油田智能油田建设进展顺利，其中勘探开发业务协同平台上线运行，生产信息化新目录已完成4个采油管理区的建设，有效地提高了生产效率和经济效益。普光气田已将智能气田建设作为未来的发展方向，并制定了详细的实施计划。为进一步系统开展智能油田建设，中国石化2018年启动智能油气田试点建设项目，建设内容可概括为“127”，建成1个智能油气田云平台，补充和完善信息标准化和信息安全2个支撑体系，建设7项智能化业务应用。2019年，又进一步启动油田企业人工智能技术试点应用项目，建设不同工作环境下的智能应用场景，加速人工智能在勘探开发中落地。三、油田智能化发展探讨1.智能油田建设目标基于油气田开发与生产的需求，智能油气田建设目标包括智能油气藏建设、智能地面工程建设和生产运营一体化。（1）智能油气藏建设。基于监测和分析结果,重新对井产量、采油速度、含水率、注水量等指标进行预测，制定有针对性的调整措施。完成对井筒实时调整，以及地质油藏感知设备的部署，自动采集井下温度、压力、流量等数据信息，作为油藏动态分析优化的基础；结合井下参数、油田生产数据等信息，通过专业的油藏分析和预测等专家辅助系统，实现更精细化的油藏监测和动态分析；根据油藏分析结果，形成有针对性的油藏开发方案以指导生产，提高产量和采收率。（2）智能地面工程建设。通过对包括地面油气生产、处理、集输等生产工艺流程进行持续的监测、分析和调控，按照油藏开采优化调整提出的要求，不断优化设备运行参数，降低能耗，提升HSE水平，从而提高生产效率，降低成本和风险；对关键设备及重要措施进行自动化监测，实现定期状态检查检验，预先发现设备、设施的潜在问题，结合专家诊断和分析结果进行有针对
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
