基于智能計算的油氣儲集層損害診斷決策支持系統

隨著我國經濟的持續發展，能源供應日趨緊張，尤其是對石油的需求更是與日俱增，石油供給已成為經濟發展的命脈所系。油田生產實踐和理論研究結果表明，儲集層損害對油田開發將產生嚴重的不利影響，直接危及油田企業發展和石油資源供給。如何及時有效地對儲集層損害進行診斷和保護已成為油田生產管理決策中的關鍵問題。由于油層損害的原因非常復雜，不確定性較高，傳統的人工分析解釋方法準確性偏低，引入智能決策支持方法，建立儲集層損害診斷決策支持系統。 　　本文研究認為，儲集層損害的診斷及評價實質上是復雜管理決策問題的求解，需要科學高效的決策支持工具。智能決策支持系統可以存儲大量的歷史數據、模型以及預先存儲和后續學習的專家知識，利用模型對問題進行分析計算，可以模擬人的思維過程對問題進行推理。 　　為了實現對儲集層損害診斷的智能決策支持，本文在儲集層損害機理及影響因素分析的基礎上，分別對基于神經網絡、基于模糊推理網絡的儲集層損害評價方法及基于智能計算的決策支持模型進行了重點研究。 　　在基于神經網絡的儲集層損害評價方法研究方面，建立了基于前饋神經網絡的儲集層損害診斷模型和決策支持系統結構，提出了基于遺傳－超線性BP算法；所建立的基于神經網絡的儲集層損害評價模型具有較好的學習機制和對環境的自適應機制。 　　在基于模糊推理網絡的儲集層損害評價方法研究方面，提出了模糊知識和模糊推理規則的表示方法和模糊邏輯推理的形式化描述，建立了可融合專家知識和定量測試數據的模糊神經網絡模型和決策支持的模糊綜合評判模型。 　　在儲集層損害診斷決策支持系統結構的設計和實現方面，提出和建立了基于智能計算的儲集層損害診斷決策支持系統結構和各功能模塊，采用協同工作機制，可實現一體化的數據采集、專家知識引用、儲集層損害評價，能夠綜合石油工程領域以及地質、油藏、測井、試井等各類與儲集層損害問題有關的定性與定量信息。