【摘 要】
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常规智能井漏预警方法存在知识获取成本高、处理规则复杂及系统自我进化难等问题,因此预警效果不理想.案例推理在解决信息不完备、经验丰富、内部机理认识尚不完全清楚等方面
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常规智能井漏预警方法存在知识获取成本高、处理规则复杂及系统自我进化难等问题,因此预警效果不理想.案例推理在解决信息不完备、经验丰富、内部机理认识尚不完全清楚等方面的问题时,具有很强优势.为了辅助或代替工程师长时间监测和分析特征参数的异常,避免或降低漏报和误报,文中提出了基于案例推理的井漏风险智能预警方法.该方法主要包括预警案例表示、案例检索及案例学习3部分.预警流程首先把井漏的特征参数的实时数据流表示成新案例,其次调用预警方法实现函数检索相似案例,最后利用检索结果的评价标准及相似案例的相关信息进行井漏风险
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