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智能决策支持系统(Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS)是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。它是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、建立和修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式为决策者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。 本文在描述与分析IDSS的基本概念、发展背景及研究现状的基础上，适应计算机应用软件集成化发展的趋势，进行了集成化钻井智能决策支持系统(IntegratedDrilling Intelligent Decision Support System，简称IDIDSS)的研究与开发。本文的创新之处可概括为以下四点，第一，从理论、结构、组成、功能、环境等多方面对集成化钻井智能决策支持系统进行了总体设计，提出了多库、多智能体(Agent)、多领域专家、远程协同工作的综合性集成化设计思想；第二，在IDIDSS中突出了信息技术与钻井工程的结合及智能决策支持模型的建立和应用，以解决非结构化钻井工程问题为本文主要研究内容之一，建立了相应的智能模型和智能推理模型，同时提出通过模型库方式管理模型，实现模型的共享。第三，改变了在单机上开发大而全的综合软件和封闭式使用计算机的传统观念，建立了基于计算机网络、不同地域专家或专家组协同工作的模式和开放式的信息平台；第四，基于IDIDSS的设计思想，先以井场应用为主，初步完成了一套我国实用的IDIDSS软件系统，并已投入现场应用。围绕以上创新点，本文做了以下几方面的主要： 1．按照IDSS的基本结构框架，结合钻井工程的特殊性，本文提出了集成化钻井智能决策支持系统是由数据采集、井场实时监控、数据传输、数据管理、工程计算、工程设计、辅助决策支持、统计分析、生产管理等九大部分组成。其中，工程计算、工程设计和辅助决策支持的关键是模型的建立，对所采集的数据和所建立的模型进行综合管理是系统工作的基础。 西南石油学院博士学位论文一 2．从现场钻并作业的实际出发，从研究决策支持的过程入手，以信息论、决策方法学、人工智能和计算机科学为指导，分析钻井工程决策的特性、需求、过程和方法，抽象出了能够表示钻井工程决策方式和需求的智能模型。然后，利用工作流技术和面向对象的互联网技术，系统地分析和描述了多库、多模型协同决策支持模型。 3．从任务的实施情况出发，就IDIDSS的几个关键技术问题——智能模型和决策推理模型的建立、数据库和数据库管理系统的建立作了研究与分析。分别建立了可用于风险评价、钻头评判、钻速预测、钻井事故诊断分析等钻井工程应用的多因素风险评价模型、模糊评判模型、人工神经网络模型及基于知识和案例的专家系统模型。建立了以钻井实钻数据为基础的钻井数据管理系统。 4．采用基于数据共享的组织关系，对信息共享平台的模型和实现方法作了研究与分析，从应用的角度出发，将专用MIS的功能和方法引入了IDIDSS之中，使得整个系统的流程是在信息流的驱动下运行的。在全面地总结了计算机系统用户接口技术和系统地分析了 IDIDSS的群接口的特性的基础上，提出了基于Agent的开放式框架结构和模型，将透明协作接口方法和有意识协作接口方法相结合，建立了适合决策人员的IDIDSS的接口。 5．初步设计与实现了一个具体的 IDIDSS。根据 IDIDSS的功能、目标、技术要求、体系结构、设计原则，阐述了 IDIDSS的系统集成方法，最后，设计并实现 了面向钻井现场作业的IDIDSS应用系统。 总之，IDIDSS是指在计算机系统的支持下，综合和正确利用大量数据，有机组合众多模型（数学模型、数据处理模型和智能决策等），通过信息共享和Internet／Intranet，使处于异地的各决策成员，能同步（时）或异步（时），围绕 同一个决策对象，、各自承担相应部分的决策任务，并行交互地进行决策工作，最终 得到符合总体要求和总体优化的决策方案。