一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统，属于地球物理测井技术领域。本发明专利技术包括数据元模型库、经典知识库、人工智能知识库，用户应用接口模块，区域研究模块以及处理解释评价模块，将数据挖掘技术与传统的测井评价技术相结合，建立流程自动化的经典知识库模型以及人工智能知识库，为用户进行区块快速测井评价提供实时地、全面地流程引导与专家技术支持，实现研究流程自动化测井评价专家系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统
本专利技术涉及地球物理测井
，具体地说是一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统。
技术介绍
随着海上勘探开发工作的不断深化，现有国外引进的测井解释系统越来越不适应日益增多的“三低”、高温超压、非烃类等复杂油气层对测井解释评价所提出的技术挑战。测井数据资料种类繁多，随着打井的数量越来越多,资料独立存储在数据库中，数据间不相互关联，而在做区域评价和研究的时候，需要综合各种数据以及提取各种数据之间的蕴含关系，通过人工操作去查找开展一项研究所需要的基础资料不仅需要丰富经验，而且耗时，易漏，易错。在做测井岩石物理研究时需要结合岩石物理资料和测井专家多年积累的经验，将具体经验“图版化”，变专家头脑中的感性认知和区域经验为研究人员实际工作中的理性认知，使得研究人员在模型选择、参数确定等测井解释过程中最大限度地减少人为因素干扰。在对井资料进行处理解释的过程需要参考区域历史资料，包括录井数据、试油数据以及生产动态资料，通过人工对比分析，降低了解释效率，而数据挖掘的工具能够根据历史资料自动提取有价值的历史资料，实现自动识别。在区域研究中，由测井专家多年总结的一些研究流程，没有形成体系，对于新手不能够快速上手，这样需要一个能够根据研究内容，自动确定研究流程的系统。目前业内所采用的数据挖掘方法没有与专家知识库结合起来，而传统的测井评价方法又没有结合数据挖掘的方法，缺乏将数据挖掘与专家知识交叉结合的一个自动化专家系统。
技术实现思路
本专利技术利用一体化数据元模型库，元模型库管理的内容包括专业模型、逻辑模型、物理模型；资料清单数据挖掘；将预设的多个算法节点的输入数据类型分别与所述元数据中的输入数据类型进行匹配，确定匹配成功的算法节点；根据预设的节点关系表，递归查找每个匹配成功的算法节点的所有前向节点和后向节点，确定分别与所述每个匹配成功的算法节点的对应的多个数据挖掘路径，再经过人机交互优化确立研究流程；根据预设的流程节点算法参数模板自动完成对应的研究工作；如开展自动化测井“岩性-电性-物性-含油性”关系研究；储层有效厚度下限研究等；上述各研究成果进入专家知识库中经典知识库子系统，为传统测井评价提供处理模型和参数，并在知识库有效厚度下限指引下自动划分有效储层（本项目子专利）；对自动分层的单层，利用数据挖掘工具结合油田实际录井气测、测试测压、试油及生产库，采用关联分析、聚类分析、神经网络方法自动生成多方法交叉、并行的对比验证油气层识别结论，有效提高油气层解释评价精度，并通过人机交互联作解释进一步提高疑难层解释可靠性。系统结合在一起可以为用户进行区块快速测井评价提供实时地、全面地流程引导与专家技术支持。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统，包括油田勘探开发数据库、一体化数据元模型库，用户应用接口模块，区域研究模块以及解释评价模块，其中：元模型库管理的内容包括：专业模型、逻辑模型、物理模型；用户应用接口模块实现数据的导入，用户交互操作，算法流程人工交互以及可视化的效果显示；区域研究模块，实现区域四性关系研究、储层参数自动化研究、有效厚度下限研究、流体识别研究、岩电参数研究、下限敏感度分析，区域研究为解释评价模块提供了技术支持；解释评价模块，实现自动化解释以及人工交互解释，自动化解释将区域研究成果所建立的经典知识库以及数据挖掘方法所建立的人工智能知识库，通过知识调用引擎自动实现储层流体识别，并将两个结果进行对比，交叉验证，为井资料解释评价提供多技术支持；而解释人员依据置信度通过人工交互方式对自动化解释结果进行修正，同时解释评价模块又对区域研究实现实时反馈。作为本方案的优选实施例，所述的经典知识库的建立方法如下：1.从基础数据库中提取化验分析资料、测井原始资料、勘探动静态数据等源数据；依据数据元模型库中专业模型和逻辑模型中预设的专家研究内容及流程，建立算法节点匹配表、算法节点与研究流程关系表、研究流程图版及其关系表；2.应用数据挖掘工具建立测井系列与岩心数据间的关联规则，将关联规则与预设的多个算法节点进行匹配，确定匹配成功的算法节点，形成算法节点匹配表，表中包含的关键字段有:节点序号、节点索引、搜索范围、算法节点、算法描述；3.根据预设的节点关系表，递归查找到每个匹配成功的算法节点的所有前向节点和后向节点，确定分别与所述每个匹配成功的算法节点的对应的多研究流程。形成算法节点与研究流程关系表，表中包含的关键字段有：节点序号、节点索引、搜索范围、流程节点、流程算法描述；4．使用数据挖掘算法工具，根据预设的节点参数创建与所述多个数据挖掘研究流程对应的多个自动化知识研究流程。建立测井系列及岩心化验分析(A)与算法节点匹配模块(B)、算法流程(R)、算法模板(L)的关联规则：A—>B—>R—>L、A—>B、A—>R、B—>R、B—>L、R—>L；5．人工交互对建立的关联规则以及由关联规则建立的算法流程进行确认和修正，并将建立的规则和流程入库，应用数据挖掘工具建立算法节点及研究流程与流程图版之间的关联规则，形成算法节点、研究流程与研究流程图版关系表，其中表中包含的关键字段有：节点序号、节点索引、搜索范围、模板类型、模板描述；6．由过程（5）可自动依据模板产生研究需要的图表及模型等，可选择进入经典知识库中保存，供测井处理解释研究调用。作为本方案的优选实施例，所述的人工智能知识库的建立方法如下：1.从基础数据库中提取测试、试油、测压取样以及生产动态数据等已证实地层出油、出水信息数据；2.对提取的数据实行在线分析处理，保证数据的质量和完整性；3.利用数据挖掘的统计分析、关联分析、神经网络方法、聚类分析对提取的数据进行分析，按照知识的类别，分地区、分层位、分岩性等对自动分层的单层自动建模，并对建模结果进行置信度分析；4.通过知识采集卡，对建立的知识模型进行知识采集，形成人工智能知识库。作为本方案的优选实施例，所述的人工智能知识库和经典知识库，通过知识调用引擎被上层应用自动调用，知识库应用于流体识别、测井处理解释、有效储层划分。作为本方案的优选实施例，所述的知识调用引擎，具备人工输入关键词匹配调用以及流程自动调用两大功能。作为本方案的优选实施例，所述的测井系列挖掘模块根据测井系列在数据库存储的资料，采用聚类分析和模型树等多种数据挖掘方法建立测井系列的关联规则，实现用户输入关键词进行查询，并为后续的自动流程生成提供关联。作为本方案的优选实施例，所述的岩心化验分析数据挖掘模块根据岩心实验分析数据，结合测井系列，通过采用数据挖掘方法建立起岩心数据关联规则。作为本方案的优选实施例，所述的算法节点匹配模块将预设的多个算法节点的输入、输出数据类型分别与所述元数据中的输入、输出数据类型进行匹配，确定匹配成功的算法节点。作为本方案的优选实施例，所述的田勘探开发数据库，存储内容涵盖物化探、钻井、录井、测井、油气井测试、分析化验、地层研究、构造研究、烃源岩评价研究、储层评价、盖层研究、圈闭评价、油气运移研究、成藏研究、探井井位设计、储量管理、油气藏评价、油藏开本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统，其特征在于：包括数据元模型库、经典知识库、人工智能知识库，用户应用接口模块，区域研究模块以及处理解释评价模块，其中：元模型库管理的内容包括：专业模型、逻辑模型、物理模型；用户应用接口模块实现数据导入，用户交互操作，算法流程人工交互以及可视化的效果显示；区域研究模块，实现区域四性关系研究、储层参数自动化研究、有效厚度下限研究、流体识别研究、岩电参数研究、下限敏感度分析，区域研究可形成经典知识库，为处理解释评价模块提供关键参数、模型支持；处理解释评价模块，实现自动化处理解释以及人工交互解释，自动化处理解释利用经典知识库及人工智能知识库，通过知识调用引擎自动实现测井处理解释及流体识别，并将结果进行对比，交叉验证，为井资料处理解释提供技术支持；而解释人员依据置信度通过人工交互方式对自动化解释结果进行修正；同时解释评价模块又对区域研究知识库实现实时反馈。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统，其特征在于：包括数据元模型库、经典知识库、人工智能知识库，用户应用接口模块，区域研究模块以及处理解释评价模块，其中：元模型库管理的内容包括：专业模型、逻辑模型、物理模型；用户应用接口模块实现数据导入，用户交互操作，算法流程人工交互以及可视化的效果显示；区域研究模块，实现区域四性关系研究、储层参数自动化研究、有效厚度下限研究、流体识别研究、岩电参数研究、下限敏感度分析，区域研究可形成经典知识库，为处理解释评价模块提供关键参数、模型支持；处理解释评价模块，实现自动化处理解释以及人工交互解释，自动化处理解释利用经典知识库及人工智能知识库，通过知识调用引擎自动实现测井处理解释及流体识别，并将结果进行对比，交叉验证，为井资料处理解释提供技术支持；而解释人员依据置信度通过人工交互方式对自动化解释结果进行修正；同时解释评价模块又对区域研究知识库实现实时反馈。2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的研究流程自动化测井评价专家系统，其特征在于：所述的经典知识库的建立方法如下：（1）从基础数据库中提取化验分析资料、测井原始资料、勘探动静态数据源数据；依据数据元模型库中专业模型和逻辑模型中预设的专家研究内容及流程，建立算法节点匹配表、算法节点与研究流程关系表、研究流程图版及其关系表；（2）应用数据挖掘工具建立测井系列与岩心数据间的关联规则，将关联规则与预设的多个算法节点进行匹配，确定匹配成功的算法节点，形成算法节点匹配表，表中包含的关键字段有:节点序号、节点索引、搜索范围、算法节点、算法描述；（3）根据预设的节点关系表，递归查找到每个匹配成功的算法节点的所有前向节点和后向节点，确定分别与所述每个匹配成功的算法节点的对应的多研究流程，形成算法节点与研究流程关系表，表中包含的关键字段有：节点序号、节点索引、搜索范围、流程节点、流程算法描述；（4）使用数据挖掘算法工具，根据预设的节点参数创建与所述多个数据挖掘研究流程对应的多个自动化知识研究流程，建立测井系列及岩心化验分析(A)与算法节点匹配模块(B)、算法流程(R)、算法模板(L)的关联规则：A—>B—>R—>L、A—>B、A—>R、B—>R、B—>L、R—>L；（5）人工交互对建立的关联规则以及由关联规则建立的算法流程进行确认和修正，并将建立的规则和流程入库，应用数据挖掘工具建立算法节点及研究流程与流程图版之间的关联规则，形成算法节点、研究流程与研究流程图版关系表，其中表中包含的关键字段有：节点序号、节点索引、搜索范围、模板类型、模板描述；（6）由过程（5）可自动依据模板产生研究...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢玉洪，何胜林，曾少军，蔡军，吴洪深，
申请(专利权)人：中国海洋石油集团有限公司，中海石油中国有限公司湛江分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11