智能搜索原油特性和知識的方法和系統的製作方法
2023-10-21 18:18:12
專利名稱：智能搜索原油特性和知識的方法和系統的製作方法
技術領域：
本公開涉及原油精煉，尤其涉及一種用於評估和優化原油選擇以及精煉廠操作條件的方法和系統。特別地，本公開涉及一種方法和系統，其粗略地搜索已存儲信息用以協助煉油廠對非最優質量的原油和原油調配進行評估和選擇，並協助選擇適當的化學處理和條件來最小化此類原油處理中的運行問題。
背景技術：
由於價格和利用率的原因，煉油廠在處理低質量原油方面面臨著巨大的壓力。但是，在許多情況下，煉油廠對某些原油以及它們在某一操作環境中的行為不具備足夠的信息和知識來使這些原油的處理變得可行且最優。個別精煉廠只能使用它們實際使用過或測試過的原油的操作信息和經驗知識。
在解決無法獲得關於某些原油以及它們在某一操作環境中行為的信息這一問題的一種努力中，某些精煉廠使用了實驗室模擬來改進某些性能的預測模型。但是，這些模型是有限的，並且無法解決在這些原油處理過程中可能出現的具體的、通常複雜的問題，且無法解決如何通過使用適當的化學處理手段來減輕這些問題。
還使用了關注於定義原油分餾和相應分餾回收率的線性規劃系統，但這些系統並沒有解決在原油選擇模式中使用化學處理藥品的問題。這些方法無法為精煉廠顯示原油調製如何影響操作和設備。因此，精煉廠缺乏重要的信息，而在評估使用這些原油的經濟可行性時，所述信息是必要的。
此外，尋找信息的搜索能力通常能夠搜索同一個值或一個範圍的精確匹配，其尋找信息的能力是有限的，除非用戶確切知道要搜索的內容。
因此，需要一種方法和系統在原油和精煉相關信息中智能地、粗略地搜索同所要搜索內容近似的位置信息，所述方法和系統克服了在先技術方法和系統中的缺點。
發明內容
本發明提供一種用於訪問原油精煉相關信息的方法和系統，所述信息同至少一個用於評估和優化原油精煉的目標值相似。該系統包括一個資料庫和一個具有程序指令的模糊搜尋引擎，所述指令被配置由至少一個處理器執行，該處理器接收和處理至少一個搜索請求。資料庫包括多個記錄，其集中地存儲同多種原油、原油板巖以及精煉操作條件中的至少一種相關的數據，每個記錄具有至少一個欄位存儲數據。各個搜索請求包括搜索準則，搜索準則包括至少一個規定欄位的搜索參數和對應於規定目標值的每個搜索參數的一個搜索準則類型以及同這個目標值之間的關係。
模糊搜尋引擎包括一種算法，其根據至少一個連續變化函數為每個搜索參數計算個別記錄的一個從屬程度值，所述連續變化函數通過存儲在由各個搜索參數指定的欄位中的數據來描述對相應於各個搜索參數的搜索準則類型的滿足程度。模糊搜尋引擎還包括一種算法，根據組合每個搜索參數從屬程度值的函數為每個記錄計算一個接近程度(closeness)值。
該方法包括訪問一個資料庫並執行至少一個模糊搜索的步驟。資料庫在同多種原油、原油板巖以及精煉操作條件中的至少一種相關的多個記錄中存儲數據。每個記錄具有至少一個存儲數據的欄位。模糊搜索包括接收至少一個搜索請求的步驟，其中各個搜索請求包括搜索準則。搜索準則包括至少一個搜索參數和對應規定目標值的每個搜索參數的搜索類型以及同這個目標值的關係。
模糊搜索還包括步驟根據至少一個連續變化函數為每個搜索參數計算個別記錄的一個從屬程度值，所述連續變化函數通過存儲在由各個搜索參數指定的欄位中的數據來描述對相應於各個搜索參數的搜索準則類型的滿足程度。模糊搜索還包括步驟根據一個函數為每個記錄計算一個接近程度值，所述函數組合了每個搜索參數的從屬程度值。
本發明方法的步驟可通過處理器執行程序指令來實現，其中程序指令或程序指令的一部分存儲在一個計算機可讀介質上或包含在一個計算機數據信號中，該數據信號體現在一種傳送介質中。
圖1是一個根據本發明訪問和優化原油精煉過程的系統的一個示例性實施例的框圖；圖2是一個根據本發明的模糊搜尋引擎的框圖；圖3是圖2所示模糊搜尋引擎執行的步驟的流程圖；以及圖4-11是根據本發明確定從屬關係程度的示例性分布函數。
具體實施例方式
本發明提供一種方法和系統，用於在與原油和精煉相關的信息中智能地、粗略地搜索同被搜索內容相似的位置信息。一方面，本發明利用一個存儲大量數據的資料庫，包括涉及不同類型原油、它們的測試特徵、處理原油的操作條件的經驗數據，以及任何相應處理困難和/或性能或風險參數以及實驗室模擬數據。
本發明提供一種模糊搜尋引擎，其訪問並使用存儲在資料庫中的數據。模糊搜尋引擎將用戶搜索選擇作為輸入，所述用戶搜索選擇包括至少一個涉及原油精煉元素的搜索參數，諸如原油、原油板巖、涉及原油精煉的歷史報告或潛在問題、精煉過程中使用的化學藥品以及精煉條件；和搜索準則、一個模糊參數以及一個同個別搜索參數對應的權值。模糊搜尋引擎搜索資料庫並檢索一個滿足輸入搜索準則的合格記錄單。模糊搜尋引擎根據一個連續變化函數為包括合格記錄的每個欄位值計算從屬程度值，並進一步使用這個從屬程度值計算一個接近程度值。根據計算接近程度值的順序輸出並排列合格記錄以及它們相應的從屬程度和接近程度值。
參考圖1，示出了整體由參考數字100表示的一個用於評估和優化原油選擇和精煉操作環境的系統的框圖。系統100包括存儲大量原油數據的資料庫102，其包括子資料庫，例如原油、原油板巖、原油精煉的操作條件、精煉過程期間所遇(實際上或理論上)問題的問題報告內容，以及精煉過程中為潛在或實際問題所用的化學藥品。子資料庫集中地保存經驗數據，涉及不同類型的原油、它們的測試特徵、精煉廠、處理原油時的操作條件，以及任何相關的處理困難和/或性能或風險參數。該方法和系統允許用戶根據其輸入的搜索準則粗略地搜索原油數據，所述搜索準則包括至少一個搜索參數和一個搜索準則類型和/或每個搜索參數的一個模糊參數。
系統100包括資料庫102，其可遠離模糊搜尋引擎104並可通過諸如LAN、WAN、網際網路等的常規網絡系統同模糊搜尋引擎104連接。優選地，資料庫102包括多個子資料庫，其包括一個原油子資料庫121、一個原油板巖子資料庫122、一個操作條件子資料庫123、一個化學子資料庫124以及一個涉及精煉問題的子資料庫125。這些子資料庫可以是獨立資料庫、連結資料庫或包含在一個資料庫中，其中在一個欄位或本領域技術人員所知的等價物中提供子資料庫指示。
模糊搜尋引擎104還接收至少一個包括用戶輸入信息的搜索請求，所述用戶輸入信息可由用戶通過一種用戶接口設備(UID)106輸入。UID 106可包括為用戶提供信息的設備，例如顯示圖形用戶界面(GUI)的顯示設備，和/或至少一臺諸如滑鼠、鍵盤和/或觸摸按鍵等的輸入設備，使用戶能夠將信息提供到模糊搜尋引擎104。用戶輸入信息包括搜索資料庫102所需要的信息，並且可能包括當請求一個粗搜索時用戶粗搜索資料庫102所需要的信息。模糊搜尋引擎104根據搜索請求訪問資料庫102，並智能搜索所請求的數據。
圖2是模糊搜尋引擎104的一個示例性框圖。模糊搜尋引擎104包括一個用戶接口(UI)模塊202和至少一個子搜索模塊，其中用戶接口模塊202接收輸入的數據並同UID 106交互，子搜索模塊包括原油子搜索模塊221、原油板巖子搜索模塊222、操作條件子搜索模塊223、化學子搜索模塊224以及精煉問題子搜索模塊225。模糊搜尋引擎104還包括一個模糊搜索算法模塊206。設想不同模塊和模糊搜尋引擎104的功能根據設計選擇分布在多個模塊和引擎中。正如下面闡述的那樣，通過利用資料庫102中存儲的信息並通過使至少一臺處理器執行對應於每個模塊的程序指令，模糊搜尋引擎104的至少多種功能或方法被這些模塊實現。
因此，模糊搜尋引擎104是一個可編程引擎，其包括對應每個模塊的所有程序指令集合。可在至少一臺處理器上存儲所述程序指令或其一部分。所述程序指令或其一部分可存儲在一種計算機可讀介質上或包含在一個計算機數據信號中，該信號體現在傳送介質中。
一旦執行所述程序指令，本發明的系統100提供一種技術作用。這個技術作用輸出模糊搜索的結果，這個結果指示具有同用戶輸入參數相似的參數的已存儲經驗原油信息，該用戶輸入參數包括所述結果同用戶輸入參數之間的相似(從屬)程度，這個結果還指示對提示的精煉過程使用經驗原油和精煉廠操作條件信息、化學處理和預測性能或風險信息以及任何其它相關信息的客觀需要(desirability)。
繼續參考圖2，UI模塊202接收用戶輸入的信息。或者，可通過其它裝置提供被供給到UI模塊202的信息，例如一臺可能包括在模糊搜尋引擎104中的或從模糊搜尋引擎104獨立出來的處理器。UI模塊202將所接收的信息提供到適當的子模塊221-225。子模塊221-225中的每一個都提供有到相應子資料庫121-125的訪問權限用以搜索子資料庫並檢索其中的信息。
因此，正如下面詳細闡述的那樣，子模塊221-225中的每一個都同模糊搜索算法模塊206保持通信狀態用以請求一次模糊搜索，包括將模糊搜索信息提供到模糊搜索算法模塊206，並從模糊搜索算法模塊206接收模糊搜索結果。子模塊221-225處理所接收的模糊搜索結果，並將從所接收的模糊搜索結果中選出的信息和/或從各個子資料庫121-125中訪問的信息提供作為輸出，例如通過用戶接口模塊202輸出給用戶，或輸出到另一個模塊，例如對搜索結果執行分析的模塊。
參考圖3，提供了處理搜索請求301的步驟的流程圖。該流程圖是示例性的，且不限於所示出的步驟。可使用其它步驟或步驟順序實現本發明方法。在步驟302，提示用戶(或其它實體)通過UI模塊202輸入至少一個搜索請求301，或者如果存在已輸入搜索請求301的一個隊列，則下一個搜索請求301被從這個隊列中檢索出以用於處理。如果輸入了多個的搜索請求301，則檢索一個搜索請求301用於處理，且其餘搜索請求301存儲在這個隊列中。每個搜索請求301包括搜索準則，其中搜索準則提供信息用以在一個特定子資料庫中搜索一個或多個記錄，其存儲了由搜索準則所指定的數據。
搜索準則包括一個子資料庫指示，用以指明將要搜索的子資料庫121-125，其中子資料庫指示可以是包含在用戶請求中的一條獨立信息，或者最初地或對UI模塊202提示的響應，或者可包含在搜索準則中。
搜索準則包括至少一個搜索參數、對應各個搜索參數的一個搜索準則類型、一個模糊搜索請求標記，且可選地包括對應各個搜索參數的一個模糊參數和/或權值。每個搜索參數指定了一個欄位，其保存了要在資料庫中搜索的數據值。例如，搜索原油子資料庫121時，參數通常涉及一種原油的化學和/或物理特徵，例如PH、流點、含硫量、粘性等。搜索原油板巖子資料庫122時，參數通常涉及原油板巖的成分屬性，例如板巖中某一特定原油的百分比。搜索操作條件子資料庫123時，參數通常涉及存在於一個精煉廠內的條件，例如塔頂溫度、排汙流率、鹼性堆積和水(BSWBasic Sediment and Water)的原油百分比、原油粗鹽含量、總壓力、總PH等。搜索化學資料庫時，參數通常包括化學特性，例如比率、劑量、注入位置、頻率(連續或間歇)等。搜索精煉處理問題的子資料庫125時，參數通常包括問題值，例如腐蝕率、傳感器位置坐標、汙染、乳膠等。
搜索準則類型指定一個目標值以及同這個目標值的關係，例如相對目標值的範圍，用以定義將要搜索的一個數值範圍。例如，準則類型可以是一個精確匹配(即，等於(＝))，或者一個範圍匹配(即，至少具有下邊界和上邊界中一個的邊界條件，例如，＝，在之間等)。
模糊搜索標記指示何時請求相應參數的一個粗略搜索，即模糊搜索算法模塊206將被用來處理相應參數的搜索。
正如下面闡述的那樣，模糊參數指定一個加或減(+/-)參數z，或一個(+)參數z1和一個(-)參數z2，同搜索準則類型結合使用來定義一個從屬程度函數。模糊參數指定第一和第二數值範圍中的一個來定義同目標值之間的關係，所述第一數值範圍擴展在目標值之上，所述第二數值範圍擴展於目標值之下，且其中第一和第二範圍內的數值滿足搜索準則，並且越接近目標值的數值其所述程度越高。
權值指示正被搜索的相應參數的重要性。示例中，所提供的權值從最高值＝5(High＝5)、中值＝3(Medium＝3)和最低值＝1(Low＝1)中選擇，其中默認為1，即不加權的。設想權值是從一組可能值中選出的一個變量，其中使用這個變量計算一個函數。
在步驟306，選擇對應於在搜索請求中指定的子資料庫121-125的適當子模塊221-225。在步驟314，被選子模塊確定是否設置了模糊搜索標記，如果已設置則表明請求了一個粗略搜索。如果確定是「否」，則控制傳遞到步驟318。在步驟318，被選子模塊221-225在具有對應至少一個搜索參數的欄位中的數值的相應子資料庫121-125中搜索每個記錄，所述搜索參數滿足對應的搜索準則類型。在步驟310，判斷是否找到了所請求的信息。如果為「是」，控制傳遞到步驟334。如果步驟310的確定是「否」，則生成「搜索未成功」消息用以顯示給用戶，且控制傳遞到步驟302用以接收一個更新的或更正的搜索請求。
如果步驟314的確定是「是」，則在步驟322，被選子模塊221-225將搜索準則和被訪問的子資料庫傳遞到模糊搜索算法模塊206。模糊搜索算法模塊206使用四個函數執行一個模糊搜索算法(FS(搜索準則))，所述四個函數包括一個變換/標準化函數、一個從屬程度函數、一個規則適用性函數以及一個逆模糊化函數。
可選地使用的變換/標準化函數通過為對應一個個別搜索的欄位確定其預期數值範圍、將該範圍變換到
，並將每個搜索參數值或欄位值成比例地映射到介於0和1之間的一個值來標準化個別搜索參數。例如原油記錄的pH欄位具有0-14的範圍，因此變換函數可將特定pH搜索參數值7變換為0.5。正如下面示例中示出的那樣，變換數據範圍是一個可選步驟，因為大部分分布函數可被應用到原始數據範圍。
從屬程度函數是一個分布函數，它確定一個被訪問欄位值滿足搜索準則類型的程度。依賴於所選擇的搜索準則類型和模糊參數，不同的分布函數可被用來表示理想的從屬程度函數。例如，用戶可將一個搜索參數選擇為具有這樣一個分布函數，它確定儘可能接近被選值的欄位值，而對於另一個搜索參數則使用一個確定最小欄位值的分布參數。分布函數包括至少一個變化的連續函數。
參考圖4，下面是幾個分布函數示例的解釋。分布函數不限於所示出的函數，可使用其它函數。對於每個分布函數，由於y值正比於從屬程度，且y的範圍是
，則y越接近1從屬程度越高。圖4示出了一個示例性範圍分布函數的一個圖解400，其表示一個搜索準則類型[欄位值＝x]和模糊參數＝[+/-z]的從屬程度值，其中對欄位值做出一個確定用以確定它們是否處於p到q範圍之間(包括p和q)，其中當數值接近範圍中心時，從屬程度增加，當數值遠離中心時，從屬程度降低。對於精確位於p和q之間的欄位值x，沿Y軸的從屬程度為1。類似地，如果x的欄位值在x和q之間，從屬程度將較低(例如0.4)。其結果產生p＝x-z且q＝x+z。使用兩個已知點和函數y＝mx+b，我們可沿x任意一側的線計算y值以確定從屬關係。進一步設想模糊參數可能是非對稱的，例如[+z1，-z2]，其中z1不等於z2。
這個分布函數還可被用在一個其搜索準則包括一個特定上限或下限(例如[欄位值＜＝目標])和模糊參數[-z]的搜索中。由於所有值將小於目標值，所以不使用分布函數的右半側。同樣，對於使用搜索準則類型[欄位值＞＝目標]和模糊參數[+z]的搜索，不使用分布的左半側。
圖5中通過曲線500示出一個具有恆域分布函數的示例範圍，其行為同圖4示出的分布函數相似，但包括一個「恆域」501，其中在特定範圍內的任意值都具有相同的從屬程度。e和f之間的所有欄位值都具有從屬程度1。分別根據線502、504的斜率，位於p和e之間或位於f和q之間的欄位值具有更低的從屬程度。這個函數被用在搜索準則類型[e＜＝欄位值＜＝f]和模糊參數[+/-z]上，其中p＝e-z，q＝f+z。通過首先檢驗欄位值是否介於e和f之間以及是否不應用函數y＝mx+b來確定從屬程度。
圖6中通過曲線600示出一個示例極小化下目標分布函數，當將一個搜索參數極小化到給定上限U以下並位於下限L以上時，可使用這個分布函數。「x」值越低，從屬程度越高。當L＜＝x＜＝U時，函數y＝(U-x)/(U-L)可被用來確定從屬程度。如果「x」＜＝L，從屬程度總是一(1)。如果「x」值＞＝U，從屬程度總是零(0)。
圖7中通過曲線700示出一個示例極小化上目標分布函數，當將一個搜索參數極小化到下限L以上時，可使用這個分布函數。如果「x」值＜L，從屬程度總是零(0)。上限U是一個數值，在這個數值之上從屬程度總是零(0)。當L＜＝x＜＝U時，函數y＝(U-x)/(U-L)可被用來確定從屬程度。
圖8中通過曲線800示出示例極大化下目標分布函數，當將一個搜索參數極大化到上限U時，可使用這個分布函數。函數y＝(x-L)/(U-L)可被用來確定從屬程度。所有的「x」＞U的值總產生零(0)從屬程度。所有的「x」＜＝L的值總產生零(0)從屬程度。
圖9中通過曲線900示出示例性極大化上目標分布函數，可使用這個分布函數極大化高於下限L且低於上限U的搜索參數。「x」＜＝L的任何值總具有零(0)從屬程度。「x」＞＝U的任何值總具有一(1)的從屬程度。當L＜＝x＜＝U時，函數y＝(x-L)/(U-L)可被用來確定從屬程度。
儘管沒有為描述圖6-9中所示曲線的函數指定模糊參數，但搜索是粗略的(模糊的)，因為從屬程度根據適當的函數變化。
模糊搜索算法的第三個函數是規則適用性函數，它確定一個規則(或分布函數)到哪個程度會對一個指定搜索參數失效。通常，一個搜索參數可具有能夠被應用到不同程度的多個分布函數，每一個都具有不同的適用性記分。在本示例中，每個參數值只提供一個分布函數，因此不需要規則適用性函數。但是，設想可對一個搜索參數提供多個分布函數，且在確定從屬程度時可提供對應於所使用的分布函數的權值。
模糊搜索算法的第四個函數是逆模糊化函數，它根據對應一個搜索參數的每個欄位值的從屬程度總和為每個記錄計算一個接近程度值、每個搜索參數的各個權值以及在記分中涉及多少個搜索參數和/或權值或它們的總和。例如，計算最終接近程度值時，高權值提高相應從屬程度的重要性。可使用下面的示例函數來為對應搜索參數spi的每個欄位確定具有從屬程度值αi的每個記錄R的接近程度值，應用到各個搜索參數spi的權值為Wi的接近程度值等式(1) 下面示例中說明模糊搜索算法的使用。用戶想尋找其pH＝6，+/-2且總酸值(TAN)＝4+/-1的所有原油。用戶進一步將一個高(High)權值分配給pH搜索參數並將中(Medium)權值分配給TAN搜索參數。
搜索參數為pH和TAN。pH的搜索準則是[欄位值＝6]，設置模糊搜索標記，模糊參數為[+/-2]，權值為W＝5。TAN的搜索準則是[欄位值＝4]，設置模糊搜索標記；模糊參數為[+/-1]，權值為W＝3。
模糊搜索考慮下面三個資料庫記錄Crude ApH＝5.0，TAN＝4.5
Crude BpH＝5.5，TAN＝5.0Crude CpH＝6.0，TAN＝5.0為了確定pH值的從屬程度值，使用圖10中曲線1000示出的分布函數。為了確定沿Y軸的從屬程度值，確定每個原始記錄的pH值位於線1002還是線1004上。Crude A、B和C的值(分別為5.0、5.5、6.0)位於線1002上。由於線1002擴展在坐標(4，0)和(6，1)之間，因此可用通用函數描述線1002，即y＝mx+b，其中y是從屬程度值，m是線的斜率，b是線在y軸上的截距。為了計算y值，必須首先確定m和b的值。
線的斜率被定義為m＝(y2-y1)/(x2-x1)。插入線的端點，m＝(1-0)/(6-4)或m＝1/2。插入點(4，0)，有0＝(1/2)4+b，化簡得到b＝-2。
按下面方法計算Crude A、B和C的每個pH值的從屬程度值(y)對Crude A，y＝(1/2)5.0+(-2)，或y＝0.50對Crude B，y＝(1/2)5.5+(-2)，或y＝0.75對Crude C，y＝(1/2)6.0+(-2)，或y＝1.00如果考慮高於6的pH值，則通過確定擴展在坐標(6，1)和(8，0)之間的線的斜率和y軸截距來計算線2004的方程，它將被用來確定從屬程度值。
為了確定TAN值的從屬程度值，使用圖11中曲線1100示出的分布函數。
為了確定沿Y軸的從屬程度值，確定每個原始記錄的TAN值位於線1102上還是線1104上。Crude A、B和C的TAN值(分別為4.5、5.0、5.0)位於線1104上。由於線1102擴展在坐標(4，1)和(5，0)之間，因此可用通用函數來描述線1104。斜率m＝(0-1)/(5-4)＝-1。使用點(5，0)計算y軸截距，給出0＝(-1)(5)+b，化簡得到b＝5。
按下面方法計算Crude A、B和C的每個TAN值的從屬程度值(y)對Crude A，y＝(-1)*4.5+(5)，或y＝0.50對Crude B，y＝(-1)*5.0+(5)，或y＝0.00對Crude C，y＝(-1)*5.0+(5)，或y＝0.00由於每個參數使用了一個分布函數，因此在這個步驟中沒有應用適用性函數規則。
為了計算每個Crude A、B和C的總接近程度值，執行逆模糊化函數。使用方程(1)對Crude A，CV＝((0.50)(5)+(0.50)(3))/(5+3)＝0.5對Crude B，CV＝((0.75)(5)+(0)(3))/(5+3)＝0.468對Crude C，CV＝((1.00)(5)+(0)(3))/(5+3)＝0.625由於根據用戶權值分配的高(High)pH加權，儘管Crude C的TAN值具有更低的從屬程度，但Crude C具有高於Crude A的接近程度值。
模糊搜索算法模塊206輸出一個結果列表，包括一個接近程度值和在對應於滿足粗略搜索準則的搜索參數的欄位內具有值的記錄的相應記錄信息列表。根據接近程度值排列所輸出的記錄信息。記錄信息可能只包括每個記錄的標識符或諸如欄位值的附加信息。
在步驟326，處理結果列表。如果結果列表為空，則為用戶顯示一條消息用以指示沒有找到滿足搜索準則的記錄，且給用戶一個選項來修改搜索準則並再次執行搜索或者退出程序。對於具有一個或多個記錄條目的結果列表，可將結果列表中的信息顯示給用戶。可將附加信息顯示給用戶，例如包含在結果列表中的每個記錄的附加欄位信息。提供用戶從結果列表中選擇記錄的機會。結果列表的排序可能有助於用戶做出選擇。或者，可通過執行一個算法從結果列表中選擇記錄來對結果列表進行分析，其中的選擇基於所計算的接近程度值。
在步驟334，被選記錄作為搜索結果被輸出，例如通過將搜索結果輸出到UI 202生成的GUI中、輸出到另一個諸如根據搜索結果執行分析和/或使用搜索結果產生其它結果的模塊的處理模塊中，和/或輸出到用於存儲搜索結果的緩衝器中。搜索結果可包括對應被選記錄的欄位中存儲的全部或部分信息，或只包括被選記錄的一個標識符。
在步驟338，如果完成對(多個)搜索請求的處理，則做出一個確定。如果是「否」，控制傳遞到步驟302，如果為「是」，則在步驟342處理一個結束步驟。設想通過平行處理方法同時處理多個請求。
可對模糊搜尋引擎104輸出的搜索結果進行分析用以為至少一個搜索請求確定對被選記錄的至少一個組合的客觀需要，包括在適於優化精煉過程性能的資料庫中存儲的至少一個訪問處理選項；性能分析，包括在精煉過程期間預測性能和確定問題的可能性和分布；以及處理分析。U.S.專利申請序列號10/643 191闡述了一種系統和方法，其提供預測引擎用以預測性能，執行性能分析、建議並分析處理，其內容作為參考被合併到這裡。來自模糊搜尋引擎104的搜索結果可被提供到預測引擎，此外，設想預測引擎向模糊搜尋引擎104輸入搜索請求用於其中的分析。
所闡述的本公開的實施例旨在說明而不是限制，也沒有打算表示本公開的每個實施例。在不背離本公開精神或範圍的前提下可做出各種修改和變形，正如下面可在法律字面上和等價物中認識的權利要求說明中給出的那樣。
權利要求
1.一種用於訪問同至少一個目標值相似的原油精煉相關信息來評估和優化原油精煉的系統(100)，包括一個資料庫(102)，包括多個記錄，這些記錄集中地存儲同多種原油、原油板巖以及精煉廠操作條件中的至少一種相關的數據，每個記錄具有至少一個存儲數據的欄位；以及一個模糊搜尋引擎(104)，具有被配置由至少一個處理器執行來接收和處理至少一個搜索請求的程序指令，各個搜索請求包括搜索準則，該搜索準則包括至少一個搜索參數來指定所述至少一個欄位中的一個欄位，和對應指定目標值的每個搜索參數的一個搜索準則類型以及一個同目標值之間的關係；其中模糊搜尋引擎(102)包括一種算法，用以根據至少一個連續變化函數為所述至少一個搜索參數的各個搜索參數計算多個記錄中個別記錄的從屬程度值，所述連續變化函數用存儲在由各個搜索參數所指定的欄位中的數據來描述對相應於各個搜索參數的搜索準則類型的滿足程度；以及一種算法，根據組合各個搜索參數的從屬程度值的函數來計算每個記錄的接近程度值。
2.權利要求1中的系統(100)，其中資料庫(102)還包括多個記錄，集中存儲同原油精煉期間所用的多種化學藥品中的至少一種相關的數據以及同原油精煉相關的多個問題。
3.權利要求1中的系統(100)，其中計算接近程度值的算法輸出個別記錄的一個記錄列表，根據對應每個列出記錄的接近程度值排列該記錄列表的順序。
4.權利要求1中的系統(100)，其中搜索準則還包括對應所述至少一個搜索參數的各個搜索參數的一個權值，且其中根據相應的權值對每個搜索參數的從屬程度值進行加權來計算每個記錄的接近程度值。
5.權利要求1中的系統(100)，其中程序指令或程序指令的一部分存儲在一種計算機可讀介質或包含在一種計算機數據信號中，該信號體現在一種傳輸介質中。
6.權利要求1中的系統(100)，其中與搜索準則類型所指定的目標值x的關係包括由至少一個上限和下限所設定的x。
7.權利要求1中的系統(100)，其中系統(100)還包括至少一個用戶輸入設備，用以接收至少一個搜索請求。
8.權利要求7中的系統(100)，其中計算接近程度值的算法輸出個別記錄的一個記錄列表和各個對應的計算得到的接近程度值，且其中所述至少一個用戶輸入設備還接收用戶輸入以便從記錄列表中選擇記錄。
9.權利要求1中的系統(100)，其中搜索請求的搜索準則包括對應所述至少一個搜索參數的各個搜索參數的一個獨特的模糊參數用以指定第一值範圍和第二值範圍中的至少一個，所述第一值範圍擴展在目標值以上，所述第二值範圍擴展在目標值以下，其中第一和第二範圍定義同目標值的關係，且其中第一和第二範圍內的數值滿足搜索準則，且從屬程度根據範圍內的數值同目標值之間的差而變化。
10.一種計算機可讀介質，用於存儲被配置由至少一個處理器執行的一組指令，以便實現步驟訪問資料庫(102)，用以獲得存儲在多個記錄中的同多種原油、原油板巖和精煉操作條件中的至少一種相關的數據，每個記錄具有至少一個存儲數據的欄位；並執行至少一個模糊搜索，包括步驟接收至少一個搜索請求，各個搜索請求包括搜索準則，搜索準則包括指定所述至少一個欄位中的一個欄位的至少一個搜索參數，和對應於指定目標值的每個搜索參數的一個搜索準則類型，以及同目標值的一個關係；根據至少一個連續變化函數為所述至少一個搜索參數的各個搜索參數計算多個記錄中個別記錄的從屬程度值，所述連續變化函數通過各個搜索參數所指定的欄位中存儲的數據來描述對相應於各個搜索參數的搜索準則類型的滿足程度；以及根據組合各個搜索參數的從屬程度值的函數計算每個記錄的接近程度值。
全文摘要
提供一種方法和系統，用於對存儲在資料庫中的原油精煉相關信息進行訪問，以便評估和優化原油精煉。一個模糊搜尋引擎對一個存儲原油精煉相關數據記錄的資料庫進行搜索，每個記錄具有至少一個欄位。該模糊搜尋引擎接收至少一個搜索請求，各個搜索請求包括搜索準則，搜索準則包括至少一個指定所述至少一個欄位中的一個欄位的搜索參數和一個對應每個指定目標值的搜索參數的搜索準則類型以及同目標值之間的一個關係。該模糊搜尋引擎還包括一種算法，用以根據至少一個連續變化函數為各個搜索參數計算各個記錄的從屬程度值，所述連續變化函數通過存儲在各個搜索參數指定欄位內的數據描述對相應於各個搜索參數的搜索準則類型的滿足程度。該模糊搜尋引擎還包括一種算法，用以根據組合各個搜索參數從屬程度值的函數計算每個記錄的接近程度值。
文檔編號G06F17/30GK1879106SQ200480032827
公開日2006年12月13日 申請日期2004年10月12日 優先權日2003年11月6日
發明者M·A·金斯特裡, M·道施 申請人:通用電氣公司