多Agent技术驱动的油田洪水智能决策支持系统

本文主要探讨了关于油田洪水预防决策支持系统的研究，着重针对油田防汛工作中遇到的关键问题，设计了一种特大型油田防洪智能决策支持系统。该系统采用多Agent理论和方法，实现了库群防洪优化调度的智能化处理。通过构建神经网络数字模型，作者提出了一个新颖的降雨量预测方法，这在提高洪水预警的准确性上具有重要意义。 在洪水灾害管理中，经济成本和生命安全是重要因素。据统计，洪水造成的经济损失巨大，因此发展智能防洪决策系统成为迫切需求。我国在上世纪80年代末引进决策支持系统(DSS)的理念，如黄河防洪决策支持系统、城市防洪决策支持系统等，虽然在水库调度方面取得了一定成就，但在油田区域的水泡子和低洼地排涝系统调度上的研究相对匮乏。 系统设计方面，遵循国家防汛指挥系统相关标准和指南，该智能决策支持系统基于DSS理论，整合了计算机网络、数据库、实时通信、GIS（地理信息系统）和Agent理论等先进技术。硬件构成分为四个子系统：数据采集与通信子系统、分调度子系统、主调度子系统和信息访问子系统，它们共同构成了系统的执行和交互框架。 数据采集与通信子系统是关键，负责现场数据的收集和与中央调度的实时通信，包括闸门和泵站的控制设备。这些子系统的协同工作，使得系统能够实时响应洪水风险，进行有效的调度决策。 总结来说，本文研究旨在填补油田洪水预防决策支持系统研究的空白，通过引入多Agent技术和先进的信息技术，提升防洪决策的科学性和效率，从而有效应对油田区域的特殊防洪挑战，降低洪水带来的损失。