Реалізація формальних методів інтелектуального керування на основі нечітких знань про нафтогазові об'єкти

Abstract

Проаналізовано структуру, методи та засоби використання правил в інтелектуальних інформаційних системах, що працюють з нафтогазовими об’єктами, а також в інформаційних інтелектуальних системах на основі баз даних та знань про нафтогазові об’єкти. Виділено класи та функціональність чітких правил, правил з невизначеністю, правил з коефіцієнтами впевненості, нечітких правил з лінгвістичними входженнями. Досліджено структуру формального підходу реалізації інтелектуального керування в автоматизованих системах на основі нечіткої логіки та нечітких множин з центральним елементом в формі бази знань нечітких правил. Запропоновано структуризацію функціональності етапів циклу фазифікації та дефазифікації вхідних чітких даних про генерацію керуючих впливів на множині нафтогазових об’єктів та їх складових входжень, визначено основні процедурні елементи організації нечіткого логічного висновку, особливості функціональності композиційних перетворень та сутність процедури дефазифікації результатів інтелектуального перетворення даних всередині автоматизованої інтелектуальної системи з метою їх передачі на нижній рівень керування в чіткій формі. Основним результатом дослідження є виділення концепції побудови ефективного контролю в автоматизованих інтелектуальних системах шляхом класифікації робочої множини даних на структуровані, неструктуровані, слабоструктуровані, чіткі та нечіткі дані і визначення стратегії інтелектуального контролю на основі правил з лінгвістичними входженнями та застосування методів верифікації функцій належності.

Проанализирована структура, методы и средства использования правил в интеллектуальных информационных системах, которые позволяют работать с нефтегазовыми объектами, а также в информационных интеллектуальных системах на основе баз данных и знаний о нефтегазовых объектах. Выделены следующие классы и функциональность правил: четкие правила, правила с неопределенностью, правила с коэффициентами уверенности, нечеткие правила с лингвистическими вхождениями. Исследована структура формального подхода реализации интеллектуального управления в автоматизированных системах на базе нечеткой логики и нечетких множеств с центральным элементом в форме базы знаний нечетких правил. Предложена структуризация функциональности этапов цикла фаззификации и дефаззификаци входных четких данных о генерации управляющих воздействий на множестве нефтегазовых объектов и их составных вхождений, определены основные процедурные элементы организации нечеткого логического вывода, особенности функциональности композиционных превращений и сущность процедуры дефаззификаци результатов интеллектуальной обработки данных внутри автоматизированной интеллектуальной системы с целью их передачи на нижний уровень управления в четкой форме. Основным результатом исследования является выделение концепции построения эффективного контроля в автоматизированных интеллектуальных системах, посредством классификации рабочего множества данных на структурированные, неструктурированные, слабоструктурированные, четкие и нечеткие данные, определения стратегии интеллектуального контроля на основе правил с лингвистическими вхождениями и применения методов верификации функций принадлежности.

The structure, methods and means for the usage of rules in intelligent information systems that can operate with oil and gas objects were analyzed; and also the usage of rules in intelligent information systems in terms of date-bases and knowledge about oil and gas objects were studied. There were pointed out the following classes and entries. We also studied the structure of formal approach of intelligent control implementation in automated systems on the basis of fuzzy logic and fuzzy sets with central element in the form of fuzzy rules knowledgebase. There was proposed a structuring for functionality of cycle stages in fuzzification and defuzzification of input set of crispy data about generation of control action on the set of oil and gas objects and their components; we defined the main procedural elements for organization of fuzzy inference output, functionality peculiarities of compositional transformations and the entity of defuzzification procedure of the results in data intelligent processing within the automated intellectual system with an objective to transmit them to the lower control level in the crispy form. The main result of the research is defining of conception for construction of effective control in automated intelligent systems by means of classifying data working set on the following categories: structured, unstructured, semistructured, crispy and fuzzy data, and defining of the strategy for intelligent control based on the rules with linguistic entries and application of methods for verification of membership functions.