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石油是一种不可再生的资源，对国民经济和人民生活有着重大而深远的影响。钻井工程作为石油开采工业中的重要环节，其高效性与安全性越来越受到该行业的重视。复杂的石油钻井过程，包括复杂的地质情况、恶劣的工作环境以及油田勘探的高难度作业，使得不确定因素常常影响钻井过程中的故障诊断。随着人工智能技术的发展，特别是专家系统的广泛应用，研究石油钻井故障发生时的原因，利用专家对钻井故障知识以及判断钻井故障的原理实现一个钻井故障诊断专家系统是非常有实际意义的。而计算机技术的发展为该问题的解决提供了良好的保障。智能化、信息化代表着钻井故障诊断领域的发展方向。鉴于此，本文以钻井故障诊断专家系统为研究对象，针对系统中涉及到的知识库以及故障诊断关键技术进行了研究和实现。本文的工作主要包括以下几点：（1）本文使用了基于故障知识树的知识表示方法。在分析石油钻井故障知识的基础上，根据钻井故障分类表示强、涉及钻井器械复杂的特点，设计了基于钻井故障诊断知识树的知识表示方法。这种表示方法为钻井诊断专家系统的推理提供了知识表示基础，并为系统进行跟踪解释提供解释信息，提供故障的维护指导意见。（2）本文设计了对钻井故障的诊断方法，采用逆向推理的方法，通过用户对故障现象的回答方式驱动，准确定位故障情况，从而实现了钻井故障的诊断。（3）本文对钻井故障诊断专家系统的维护和解释机制进行了研究，并根据钻井故障知识的特点，使用预制文本法和追踪解释法分别实现了钻井故障诊断专家系统的维护指导和解释机制。（4）本文实现了一个钻井故障诊断专家系统。根据数据库的特点，在SQLServer数据库中构建了知识库，在Visual Studio环境应用C#语言实现了推理机制和知识维护，并最终实现了一个钻井故障诊断专家系统原型。经过系统测试，钻井故障诊断专家系统实现故障诊断、维护指导、解释和知识维护等功能，在现实中具有一定实际应用价值。