油气井会遇到许多类型的不良事件,包括意外关闭、结垢、抽油泵故障、突破和流体涌入,这只是一些常见事件。本文介绍了一种实时事件检测系统,该系统在油井中检测到事件时,会显示视觉报告并向石油工程师发出警报。该系统对高频和低频地面和井下测量使用高级时间序列分析。该系统使石油工程师能够从被动监控事件(然后需要补救)切换到主动监控解决方案,从而使工程师能够优化油井干预策略。事件可以同时发生或快速发生,也可以在较长时间内被掩盖。我们在从模拟数据和公开数据中收到的数据上测试了所提出的方法,以展示如何使用部署到数据流中的多个模型来检测大量油井事件。在我们的演示中,我们展示了我们的实时系统如何检测由潜在流体过压事件导致的泥浆马达压力故障。提前向钻井人员发出电机状态和潜在故障警告,可以减少因这些故障导致的非生产时间,从而每年为操作员节省数百万美元。减少非生产时间对于降低建井运营成本和通过缩短首次采油时间改善现金流至关重要。
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗?作者:John Morris 绝对正确!但既然如此,那么为什么在过去一年(2008 年 9 月至 2009 年 8 月)期间,[报告的] 事件(1)/ 事故(4 起致命)不幸增加?当局对所有 PC12 事故(视为已结案)以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍,通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞,将其归咎于飞行员,有时似乎是一个过于简单的借口,而且不公平,尽管将其归咎于其他人(或事物)已成为一种全国性的消遣。然而,与所有其他指责者不同,在提到人为因素的情况下,飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误,而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”,飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么?在我看来,我们需要另一次审查,也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用,至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理,即对 PC12 能力可能过度自信,导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中,我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全,这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终,重力总是占上风。因此,我们希望努力涵盖所有有形因素,并为无形因素做好准备。我很好奇,驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信?当今的技术比以往任何时候都更加神奇,而且变化/改进的速度不是几年,而是几个月。因此,我确实相信,这会产生问题,成为链条中的一个环节,直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口,甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息,因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性,从而知道何时使用标准、基本的飞行判断,如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度,而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
地图、板子、表格等可以按照不同的复制率打印。当文档太大,无法在一帧内复制时,会从左上角、从左到右、从上到下依次拍摄,直至拍摄所需数量的帧。下图
·无形的手'工作?一群个人的代理人如何才能导致秩序而不是混乱?也相反:当这样的个人会引起混乱而不是秩序时,作为分散的经济是由本地互动的理性代理人组成的,\\'ho都在不断寻求有利的机会,在复杂的适应性系统理论的框架中,可以很好地研究这种经济(请参阅Anderson等人。[1988])。a'col11plex Systelll'是一个由大量以各种方式相互作用的代理组成的Systenl。如果这些代理因交互过程中的事件而改变其动作,则这样的系统是“自适应”。作为当地相互作用的Systenls的经济形式分析的一些例子是Follmer [1974],Durlauf [1990],Bak et A1。[1993],Blume [1993]和Ellison [1993],他们经常使用图理论,统计力学或相互作用粒子系统的理论。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说,超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域;它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用,包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法,它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子,本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型,其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学,可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训,并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值,特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可,以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战,这些数据本质上是语言定性的,需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求,尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此,后期
太有指示性:一个裁判认为只有阻止访问权的访问 - 意识“应得名'意识',但另一个人想知道“为什么要访问访问”。。。访问意识?为什么不访问。。。纯粹的信息处理(功能主义)分析?” Block试图使双方应有,并在(大致)功能主义者和反功能主义者意识中的意识中识别出一种方法。p感知性是强大的,现象的,类似于什么的概念; a的意识“是P的信息处理图像,因此是信息处理术语中P的良好候选者”(第277页)。但是,尽管我发现Block的一般程序令人耳目一新,但我仍然对A和P的精确解释感到困惑,尤其是在经验层面上。Block详细介绍了P/A区分的概念可能性(例如,第231页),以“揭示目标推理中的谬误”,涉及意识的功能。,但他还使用P/A区分来构建经验假设,即世界上有两种不同的意识:P和A彼此“互动”(第231页),是在大脑中具有不同不同基因座的独特认知系统(第233页),与“自然的关节有关”(P。233)(p。233)(p。277)(p。277),以及p。p/a的区别看起来好像扮演着两个截然不同的角色 - 一个狭窄的逻辑,另一个是广泛科学的。,但我怀疑Block认为火星人的存在是因为火星人的概念在逻辑上是可能的,并且可以在科学论证中帮助隔离一个形式问题。明显地认为这些角色在逻辑上是可能的:如果P和A的概念可能有助于阐明有关意识的推理,那么我们有合理的理由相信存在两个不同的“意识”。,但这是一个有问题的过渡,首先是一个纯粹的正式反对:一个概念可以帮助阐明一系列科学推理,但几乎是指任何东西 - 例如,完全想象的实体。Block本人使用有关五角大楼饮用喷泉的火星实验的概念,以帮助阐明有关意识功能的相关问题(注25)。当然,a和p是单独的意识的论点,巨大的实用困难是,块不能以任何直接的方式向我们展示如何将它们拆开。即使在诸如盲目的极端情况下,我们也被告知A和P都不存在。在某一时刻,直接地承认:“即使在概念上有所不同,也要在经验上遇到p张意识和a的意识。”(第242页)。,但从概念上讲,我不确定P/A区别是否可行。一个示例:首先,A似乎包含了清晰的现象/功能拆分:例如,“ A-Consiscements是一个功能上的概念。。。p张意识不是功能性的概念”(第232页)。然而,在这一点上,在脚注中,块开始退缩:“我承认,P-insiuctss的科学性质与信息处理有关的经验可能性”(注10)。因此,Block的Psisciustness概念毕竟将具有功能性属性。例如,当Block说Psisciscegess可以在Marcel(Marcel(1986; 1988)或Schacter(1989,p。242)提出的意义上起作用时,这变得越来越清楚,或者当他得出结论时,“了解有关P-Consiscientness的某些东西可能会帮助我们找到它的功能”(第245页)。”(第245页)。无论p与a区分开,它本身都不是功能。因此,在可以用信息处理术语中捕获P的功能的程度,P崩溃了A。我不明白为什么Block认为有两种不同的意识。当然,我们不需要“两个意识”的前提来(1)确定目标推理中的逻辑限制,或(2)出于科学目的,将植物学与这些认知功能(S)意识的执行可能执行。老式的“单一意识”假设将与Block的A和P Duo做得同样的工作。也与现象学和认知功能没有必要的联系的观点兼容,这足以显示