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石油勘探信息管理软计算的理论与方法研究

诸克军  
【摘要】: 到2000年底,全球剩余的石油探明可采储量为402×10~8t,石油年产量为34×10~8t,今后年平均需求量增速估计为1.5%—1.8%,现有石油资源只能再使用35—40年。而且,无论是海洋还是陆地,大型、特大型的油气田总是少数,而小型油气田或油藏占绝大多数。我国石油资源储量非常贫乏,人均占有量更少。至1999年底,中国石油探明地质储量205×10~8t,石油年产量1.6×10~8t,列世界第18位,近20年来,随着经济的持续发展,中国对石油的需求不断增加,国内对石油生产不能满足需要。截止2003年,世界各国的油气公司的实际开采量不到探明储量的三分之一。一个很重要的原因是探明储量与石油的客观存在差别甚远,说明传统的勘探手段、分析技术、计算方法急需改进,人们对地下石油储层认识的能力亟待提高。 油气勘探开发是一个十分复杂的系统,已无法只依靠一个学科来解决。目前我们正处在信息爆炸的时代,所以油气行业的多学科分析方法和数据发掘工作也就显得越来越必要,已远远超出了职业好奇心。为了解决我们所面临的困难问题,需要为传统学科(例如石油工程学、地质学、地球物理学和地球化学)拆除我们所构建的隔墙,寻找多学科解决办法。因此,我们今天基于结果的“综合”将不得不让位于一种新的综合形式,这就是学科综合。此外,为了解决复杂问题,还需要超越标准的数学技术。为此,需要用一些新兴的成套方法和软计算技术(例如专家系统、人工智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法、概率推理和并行处理技术)来补充常规的分析方法。软计算与常规(硬)计算的区别,表现在软计算可以接受模糊性、不确定性和局部真实。软计算还具有易于使用、功能强大、可靠有效和成本低廉的特点。 研究认为:石油勘探信息管理是一个通过多种勘探手段(地质、地震和测井)获取数据—从这些数据中提取信息—将信息转化成为对石油储层的认识的动态过程,以下简称数据—信息—认识链D-I-K-CHAIN)。本论文就是要集成多种软计算技术去实现D-I-K-CHAIN的科学计算。包括基于地质数据与测井数据的油层纵向识别与基于地震数据、地质数据、测井数据的储层的横向追踪,为勘探人员获得对油藏正确认识提供辅助的决策支持。


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