煤层气区块优选方法决策系统的设计与研究

毛玉环 王振 姚 尧 季 雨

(中国矿业大学 (北京) 机电与信息工程学院, 北京 100083)

1 引言

中国煤层气资源丰富且分布广泛, 为了科学有效的管理煤层气资源分布, 本文设计了煤层气区块优选方法决策系统。我国煤田地质条件复杂, 煤层气区块划分, 影响因素繁多, 导致了煤层气区块划分工作量大; 从经济效益和地质储量规模看, 煤层气抽采产量低、生产成本高、投资回收期长, 决定了煤层气区块划分等级的不同。为了使煤层气抽采提供科学的评价依据, 为实现对复杂地质结构的煤田进行区划, 设计了煤层气区块划分智能决策系统。

2 系统结构设计

目前决策系统的系统结构大致分为两类模式,一是以数据库、模型库、方法库、知识库和对话管理等子系统为基础部件构成的系统结构, 另一类是以自然语言、问题处理、知识库等子系统为基础部件构成的系统结构。本系统的基本结构采用第一种模式实现。系统包括模型数据库、知识数据库、决策处理数据库、基础信息数据库、业务数据库、智能决策处理模块、信息交互模块七个组成部分, 具有新建和管理模型案例、案例计算、结果展示、案例分析等功能。本系统结构框图如图1 所示。

图1 系统结构框图

系统各组成部分的主要功能如下：

(1) 业务数据库： 用来存储各种系统的入口信息, 如决策者信息, 煤矿信息, 区块信息和各影响因子属性包括权值, 隶属度值, 隶属区间等信息。这些数据是决策系统的基础。

(2) 基础信息数据库： 用来存储煤层厚度, 煤层稳定性, 含气量, 资源丰度, 沉积环境, 镜质组含量, 煤变质程度, 煤体结构, 空隙度, 渗透率,兰氏体积, 含气饱和度等基础数据。这些数据是进行决策分析的重要基础。

(3) 知识库： 用来存储煤层气区块优选方法的专业领域知识。包括数据的合理性, 允许操作、规则等。它是系统实现决策应用的知识基础。

(4) 模型库： 用来存储支持决策计算的各类模型。如资源储量优先模型, 储存因素优选模型, 封盖性能优选模型等。它是系统的核心部分, 库内的各模型接受统一管理, 供决策者选择使用, 可以进行组装、生成、连接等, 具有灵活、多变、实用的特点。

(5) 决策处理结果库： 用来存储决策过程中的各类中间数据和结果信息。

(6) 智能决策处理模块： 在各类数据库的基础上运用决策树技术确定模型, 用模糊综合评价算法决策出煤层气区块等级。

(7) 信息交互模块： 允许决策者通过图形界面下的人机对话进行方案参数调整, 并把决策结果在界面中以可视化列表形式显示, 生成网页煤层决策数据以供浏览。

3 决策实现方法

本系统主要针对各矿区煤田煤层气区块评价的业务需求, 在进行煤层气区块优选时进行辅助决策。相关人员先要为系统模型准备样本信息到样本煤矿基础信息数据库, 然后, 系统从样本煤矿基础信息数据库中获取样本信息, 通过决策树技术确定决策树, 以制定决策方案, 配置模型。然后系统根据专业领域知识, 以模型为向导, 通过使用模糊综合评价算法对煤矿煤层气块区优选的影响因素, 如煤层厚度, 煤层稳定性, 含气量, 资源丰度, 沉积环境, 镜质组含量, 煤变质程度等多种影响因子进行研究和分析; 同时灵活设置参考模型的基本数据和参数配置方案; 最后根据煤层气区块划分等级条件选择区块划分等级, 从而辅助决策者对煤层气区块优选方案选择和确定。

3．1 决策树技术

决策树是一种可以对数据自动进行分类的树形结构。应用决策树技术对煤层信息综合分析运算产生一种自动划分抽采方式的决策树, 经过简化的决策树如图2 所示。本决策树产生是以矿区煤层的煤层厚度, 煤层稳定性, 含气量, 资源丰度, 沉积环境, 镜质组含量, 煤变质程度等多方面的影响因素和已有的专业领域知识作为选取候选测试属性和分裂属性, 以煤层气的区划等级为目标属性, 按照C4．5 算法计算每个候选属性的“信息增益”, 选取信息增益最高的属性作为根节点, 以根节点属性的取值对目标属性进行划分, 然后对划分后的子集重复上述过程, 直到所有的目标属性被划分, 并通过剪枝算法对决策树予以简化而得到的。它的每一条从根节点到叶子节点的路径都可以转化为一条规则, 产生的这组规则是对原有煤层气区块划分规则知识的更新和补充。本系统应用产生的决策树对系统模型进行参数配置, 确定决策信息的临界值, 以便对煤层气区块信息进行分析处理, 实现对煤层气区块划分的决策。

系统模型是以决策树为依据建立的, 它是决策系统的核心。决策树的建立为系统模型提供必要条件, 是系统的重要组成部分。管理者建立决策模型, 通过决策树, 将决策的模型条件配置到模型库中, 以供决策者获取必要的信息, 并为系统区块划分的决策准备条件。决策者进入决策系统后, 选择已有模型, 录入矿区信息和煤层信息, 将煤层信息保存到业务数据库, 从模型库中确定决策条件, 由系统根据知识库进行相关决策操作。决策完毕后系统将决策结果保存到决策结果处理库中。

图2 决策树

3．2 模糊综合评价法

决策者选用模型, 录入煤层气区块基础信息并保存到基础信息数据库中后, 系统运用模糊综合评价法, 对所考察的煤层基础信息做数据处理, 决策所选煤层气区块的优选结果。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价, 即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。煤层气区块划分受到资源因素, 储层因素, 封盖性能等因素的影响, 资源因素同时包括煤层, 含气量, 资源丰度, 沉积环境,煤岩特征等影响因子, 其中煤层因子包含煤层厚度, 煤层稳定性两个子因子。通过模糊数学评估法对所有影响因素设定三个层次： 第一层为影响因素信息, 第二层为煤层基础数据信息, 第三层为煤层气子因素信息。系统将各影响因素的底层影响因子信息保存到基础信息数据库中, 将计算中产生的影响因子信息作为中间数据存入决策处理结果库中,以影响因子属性信息为基础综合分析评价出决策结果, 并将决策结果保存到决策处理库中。

4 系统应用

本系统各数据库采用PostgreSQL 关系数据库实现存储、查询、删除、备份和更新, 应用Java 编程语言和JDBC 数据库连接技术, 实现对煤层气区块优选方法决策系统的设计。以下为实例操作过程： 管理者利用决策树技术确定模型的配置方案,将相关信息保存到模型库中, 决策者通过注册信息获得使用权后, 登录进入决策系统, 选择模型, 录入业务数据信息, 保存到数据库, 然后填入煤层气区块基础信息保存到基础信息数据库中后申请决策请求, 系统运用模糊综合评价法结合煤层气区块信息, 知识库, 基础信息所有相关信息做综合评价决策, 最后决策出煤层气区块优选结果保存到决策结果库中, 并同时生成浏览文件和excel 报表展示出决策详细信息, 以供决策者阅览。

人机交互性是煤层气区块优选方法决策系统设计的重点问题。一方面,决策者想系统提供信息,提出任务要求;另一方面,系统向决策者提供解决方案和决策命令,也可向决策者索取完成任务所需要的补充信息。方便快捷地完成条件的输入、决策方式的输出是高效决策抽采方式的基础。使用该系统时,用户不需要具有专业知识,只要根据系统提示,逐步输入业务数据和基础数据,系统就可决策出矿区各个煤层抽采的可选方式,以供决策者参考。该系统的使用为瓦斯抽采提供了保证,实现了对煤矿瓦斯抽采方式决策的智能化、自动化、现代化。

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