油气储层损害识别及诊断信息融合模型研究.pdf

第 2 7卷第 6期 2 0 0 6年 1 1 月 石 油 学 报 ACTA PETROLEI SI NI CA Vo 1 ． 2 7 No ． 6 NOV ． 2 0 06 文章编号 0 2 5 3 2 6 9 7 2 0 6 6 一 1 0 7 0 5 油气储层损 害识别及诊 断信息 融合模型研 究 王江萍 张宁生。 1 ． 西安石油大学机械工程学 院 陕西西安 7 1 0 0 6 5 ； 2 ． 西安石油大学石油工程学 院 陕 西西安 7 1 0 0 6 5 摘要 应用信息融合技术与不确定性决策理论， 构建 了对油气储 层损 害进 行识别 、 诊断 、 评价和预 测的’ 信 息融合模 型。该模型 以储 层多源信 息构成储层 类型识别 的样本 空间， 以储层损害所有可能类 型构成 目标 类型论域 ， 利用 证据合 成规则 进行 多层次 空间信 息 融合 ， 以置信 区间作为各类可能损害的智能诊断和决策的依据 ； 同时建 立 了储层损害诊断和保护智 能决 策系统 的体 系框 架， 提 出以 分级 多层 黑板模型 为基本框 架， 以产生式规则构建知识源和 以证据理论作为不确定性推理 的多源信 息融合专 家 系统 的智能诊 断和 决策 实现技术 。该技术更加有效地利用储层及储层损 害多源信 息， 准确判断储层损害成 因及损 害程度 ， 使油气储 层保护技 术及 时、 准确和 系统地得到应用 。 关键词 储层损害 ； 诊 断技术 ； 信息融合模型； 油气储层保 护技术； 黑板模型 中图分类号 T E 3 5 3 ． 3 文献标识码 A Da t a f u s i o n t e c h ni qu e f o r d i s c e r nme nt a n d d i a g n o s i s o f f o r m a t i o n d a m a g e W a n g J i a n g p i n g Z h a n g Ni n g s h e n g 1 ． S c h o o l o f Me c h a n i c a l En g i n e e r i n g，Xi ’a n S h i y o u Un i v e r s i t y，Xi a n 7 1 0 0 6 5 ，C h i n a； 2 ．S c h o o l o J Pe t r o l e u m En g i n e e r i n g，Xi “an S h i y o u Un i v e r s i t y，Xi “an 7 1 0 0 6 5 ，C h i n a Ab s t r ac t The m e c ha ni s m of f or ma t i on d ama ge a n d t h e r e l e v a nt p r ot e c t i o n t e c h no l o gy a r e d i s cu s s e d．An i nf or ma t i on f u s i o n mo de l f o r i d e n t i f i c a t io n，d i a g n o s i s ，e s t i ma t i o n a n d f o r e c a s t o f f o r ma t i o n d a ma g e u s i n g t h e d a t a f u s i o n t e c h n i q u e a n d t h e u n c e r t a i n t y d e c i s i o n t h e o r y wa s e s t a b l i s h e d ．Th e r e s e r v i o r i n f o r ma t i o n f r o m m u l t i s o u r c e c o n s t r u c t e d t h e s a m p l e s p a c e f o r r e c o g n i z i n g t y p e o f r e s e r v i o r ， a n d a l l p o s s i b l e t y p e s o f f o r ma t i o n d a ma g e c o mp o s e d t h e o b j e c t i v e d i s c r i mi n a t i o n d o ma i n ．Th e i n f o r ma t i o n f u s i o n i n mu l t i l a y e r s p a c e wa s c a r r i e d out by t he e v i de n c e t h oe r y ．The n， ba s e d on t h e muhi l a y e r b l a c k bo a r d mo de l ， a s y s t e mat i c f r a me wor k f or d e c i s i on mak i ng o f di a gno s i s of f or ma t i on d a ma ge a nd f or mat i o n pr ot e c t ion was s e t up ．Thi s t e c hn i q ue c a n u s e f o r ma t ion i nf or ma t i o n e f f e c t i v e l y，d i s c e r n t h e c a u s e s o f f or ma t i o n da ma ge a c c ur a t e l y a n d h e l p t he f o r ma t i o n pr o t e c t i o n me as u r e s t O be imp l e me n t e d i n t i me ． Ke y wo r d sf o r ma t i o n d a ma g e； d i a g n os t i c t e c h ni q u e； i nf or ma t i o n f us i o n mo de l ； o i l ga s r e s e r v o i r p r o t e c t i o n t e c h n ol o g y； b l a c k b oa r d mod e l 1 信息融合的基本 内涵 多源信 息融 合l 1 是将 系统 中若 干个相 同类 型或 不 同类 型 、 同时刻 或不 同时刻所 测量 的 ， 或 经过 初步 处理 的多源信 息加 以分 析 、 处 理与综 合 ， 生成 更能 反 映客观 实际的合成信息， 从而得出更为准确、 可靠的结论 。它 是一门关于协同利用多源信息 ， 最大程度地提炼 出关 于 目标和 环境 的最 大信息 量 的综合 技术 。多源信 息是 信息融合 的加工对象 ， 协调优 化和综合处理是信息融 合 的核心 。 信 息融合 过程 是一个 在 多个级 别 上对信 息数 据进 行综 合处 理 的过程 ， 它包 括从 检测 到决 策判 断 、 信 息分 配 与关联 和过 程组织 的完 整过 程 。对 于具体 的融 合 系 统而言， 它所接受到的信息可以是单一层次上的信息 ， 也 可 以是几 种层 次上 的信 息 。融合 的基 本 策略就 是 先 对 同一层 次上 的信 息进 行 融 合 ， 从 而 获 得 更 高 层 次 的 融合信息 ， 然后再汇入相应 的信息融合层次。各层次 的信 息逐 次在 各融 合 节点 合 成 ； 各 融 合 节 点 的融 合 信 息和 融合结 果 ， 也可 以交 互 的 方式 通 过 系统 进 入 其 他 融合节点 ， 从而参与其他融合节点 的融合。因此 ， 信息 融合本质上是一个由低 层 至高 层 对多源信息进行 整合 、 逐层抽象 的信息处理过程。 2储层 损害诊 断数据 融合模 型 2 ． 1油气 储层 损 害特征 分析 以长 庆苏 里格 气 田、 青 海 柴达 木 碳 酸 盐 岩 气 田和 基金项 目 国家 自然科学基金项 目“ 油气储层损害的信息融 合理论 研究与方法研究” No ． 5 0 2 7 4 0 5 9 和中国石油石油科技 中青 年创新基 金项 目 “ 复杂 钻井 、 完井过程中油气储层保护信息融合技术研 究” 2 0 0 2 F 7 0 1 2 3 联合资助。 作者简 介 王江萍 ， 女 ， 1 9 5 9年 1 1月生，1 9 9 7年获西安交通大学硕士学位 ， 现为西安年 i 油大学教 授， 主要从 事机械工程运行 状态监测 与故 障诊断 、 信 息融合理论 与模式识别技术的教学与研究工作。E ma i l j p wa n g x s y u ． e d u ． c n 维普资讯 1 0 8 石 油 学 报 2 0 0 6年第 2 7卷 新疆塔 里 木气 田岩性 特征 分 析 。 为 基础 ， 通过 收 集 并 制作 岩石 薄 片 、 铸体 薄 片 ， 分 析岩 石粒 度 、 孔 渗 资料 、 岩 石组 成 、 流动 物 的物 理化 学性 质等 资料 ， 结 合室 内储 层 岩石 敏感 性 流动实 验 ， 并通过 测井 、 试 井等 矿场 评价 资 料 ， 综合 分 析油气 层损 害 的多源 性 、 不 确定 性影 响 因素 和 判别特 征 ， 确定 出 油气 储 层 损 害 诊 断 与保 护 所 需 数 据 信息 。在 利用融 合模 型 对多 源信 息进行 综合 处 理之 前 ， 首 先须 对储 层评 价 原 始 数据 进 行 预 处 理 。原始 数 据 分 为定性 数据 和 定 量 数 据 。预 处 理 时 ， 首 先将 定 性 数 据定 量化 ， 然 后对所 有 的数 据进行 归 一化处 理 ， 以满 足融 合系统 综合 信息 的要 求 。 在储 层损 害诊 断 数据 融 合 系 统 中 ， 用 于 决 策 的信 息来 自室 内岩 心评价 的许 多不 同的分析 技术 和场 矿测 试评 价 的各 种 方 法 ， 如显 微 镜 观 察 、 射 线 衍 射 数 据 分 析 、 射线 扫描 、 核磁 共振 技术 、 能谱 技术 、 流体 研究 和 随 钻 测井技 术 以及井 下 电视观 测技 术等 ， 这些 技术 、 方 法 所 提供 的数 据包含 了实 时 和非 实 时 两 类 数据 信 息 ， 它 们 一般 是不 完整 、 不精 确 、 模糊 的 ， 甚至 是相 互矛 盾 的 。 具 体地 说 ， 在储层 损害 诊断 多源 信息融 合 系统 中 ， 属性 信息具有以下特征 ①输入状态的多变性 ； ②储层及储 层 损 害各种 信息数 据 和 知 识 类 型 的多 源 性 和 复 杂性 ； ③ 知识 库和 解空 间的 庞 大性 ； ④ 各 种评 价 技 术 和 方 法 的局 限性 和不确定 性 。 因各 种技 术方 法 只能对储 层 损 害的单一因素进行评价， 其综合结果表现为不精确 、 不 完 整 、 不可靠 、 模糊 和 报告 冲突 等 。 2 ． 2 融合模 型 通 常用 于储 层损 害 类 型 识 别 的知 识 源 很 多 ， 如 储 层 孔 隙压力 、 地应 力 、 地层 塌陷 和破裂 压力 及储 层岩 石 矿物 的组成 结构 、 储 层 敏 感性 参 数 、 孔 喉 特 征 参 数 、 孔 渗特性参数和储层流体性能参数等 。这些知识源构成 了储层 类 型识别 的样 本 空 间 ， 不 同的储 层 评 价 技 术 在 自己特 定级 别上 提供 了关 于储 层 类 型识 别 的 信 息 ， 由 上述 知识 源到 目标类 型 的映射 所得 到 的结 果往 往 是一 个 目标 类 型集合 。因此 ， 不 同评 价 技 术 是在 不 同层 次 上提 供信息 ， 各 种评 价技 术 提 供 的 信 息具 有 层 次 化 的 特征 。 由于不 同评 价技 术提 供 的储 层信 息 具有 不 同的不 确定 程 度 ， 可 用一 个 二 元 组 U ， 来描 述 第 k种 评 价技术提供的关于类型识别 的决策信息 ， 其 中 U 表 示 第 k种评 价技 术提 供 的反 映 目标 类 型 的信 息 ， 是 储 层 损害所 有 可能类 型组 成 的集合 U 称 为识 别空 间 的 一 个子集 ， 称 为一 个 命 题 ； 是 对 U 的确 信 程 度 ， 它 是 一种 概率 测度 ， 称 为基本 概率 分配 ， 满 足条 件 m 一0 ， ∑T n 1 Uk U 的 映射 U 一L 0 ， 1 ] 其 中 表示 空集 。 对 假设命 题 U 的 支持 程 度 及 可 能 性 ， 分 别 定 义 为信任 测度 B e l U 和 似然测 度 P l U ， 设 V U U 则 B e I U 一∑ D 1 画 PI U 一 D 2 U 假 设 两种评 价技 术提 供 类型识 别 的信息 证 据关 于 某一 假设 命题 U 的基 本 概 率 分 配 分 别 为 T n 和 T n ， 利用 De mp s t e r S h a r e r 证 据 理 论 可 将 其 融 合 为新 的基 本概 率分 配 T n ， 即 m U 一 o 一 1 ∑ A B 一A n u 3 其 中 N ∑ A B 0 A n B 3≠ 基本 概率分 配 Uk 表示对命 题 的精确信任程 度 ； 似然测 度 P I U 反映可能性 ， 它是概率 上限函数 ； 信 任测度 B e l U k 反 映必然性 ， 它是概率下 限函数 。 由式 1 和式 2 得 到 P 1 U ≥ Be l U 称E B e l U ， P 1 U ] 为 的置信 区间， 因此置信 区 间就描述 了命 题 U 的不 确定性 。 式 1 、 式 2 和式 3 实际 是储层 评 价域 上 的空间 信息融合模型。在数据融合时， 首先在各层次上使各 个 评价 技术 当前 的决 策信 息 与其历 史 累计信息 进行 融 合 ， 以得 到 当前各 评 价技术 的 累计信 息 ； 然后再 在 整个 储 层评 价域 上对各 个评 价技 术 的 累计 信息 进行 空 间融 合 ， 以得 到 总 的累计 融合信 息 ， 以此 作 为储层 损 害诊断 和智能 决策 的依 据 ， 实现对 储 层 的有 效诊 断 。 3 储 层保 护 信 息 融合 智 能 决策 系统 的 构建 这 里给 出 了基于 分级 多层 黑板模 型的储 层保 护信 息 融合智 能 决策 系统 的结 构设 计 方 案 见 图 1 。由于 涉及 到多源 、 异类 等 大 量评 价 信 息 以及 相 关 的储 层 损 害机理 知识 ， 储层 损 害诊 断与 保 护 问 题 本 质 上是 应 用 知 识进 行推 理求解 的过 程 ， 它 是 在 不 同 级别 上对 评 价 信 息进行 分 类 处 理 的渐 进 式 求 解 过 程 。 在 黑 板 框 架 下 ， 应用 知识 从基 本证 据 推 断 出正 确 的决 策结 果 的过 程 也就是 从原 始评 价数 据分 析 出确切 的储层 损 害类 型 维普资讯 第 6期 王江萍等 油气储层损 害识 别及 诊断信息融合模型研究 1 0 9 的 步步逼 近 的过程 。 图 1 储 层 保 护信 息 融 合 智 能 决 策 黑 板模 型 Fi g． 1 De c i s i o n - ma ki n g b l a c k b o a r d m o de l f o r i n f o r m a t i o n f u s i o n o f f o r m a t i o n pr o t e c t i o n 基 于 黑 板模 型 的储 层 保 护 信 息 融 合 智 能 决 策 系 统 【 6 ] 主要 包括 黑板 框 架 、 知 识 源 、 决 策 推 理控 制 及 解 释 查询 4个 功能模 块 。 1 黑板模 型 的 基本 框 架 黑 板 模 型 是 一 种 互 相 协 作 的多信 息融合 专 家 系统 ， 可 以 对 全空 间 的各 类储 层 评价 技术 提供 的多 源数据 进行 处理 。它 以黑 板 为 中 心 ， 适 时激活 知识 源 进 行 渐进 式 问题 求 解 。在 此 框 架 下 ， 一 个动 态 问题 分解 成许 多方 面 ， 每 个专 家在 其特 定 领 域 提供解 决 问题 的方 法 ， 并 利 用 黑 板交 流 如 何 利 用 它们 的专家 经验 解决 问题 ， 在 执 行 过 程 中可 动 态 地 修 改黑 板上 的数据 。 2 知识源 在基于黑板模型 的储层保护信息融 合智能 决 策 系统 中 ， 知 识 源相 当于 一 般专 家 系统 中 的 知识库 ， 它包含描述关系 、 现象 、 方法 的规则 以及在系 统 专 家知识 范 围 内解决 问题 的知 识 ， 知 识 源 可 由事 实 性 知识 与 推理性 知 识 组 成 。 由此 可 见 ， 知 识 源 是 推理 规则 与 函数 的集合 ， 各知 识 源是独 立 的 ， 它们 通 过黑 板 联 系 。 3 黑板 控 制模 块 储 层 保 护 信 息 融 合 智 能 决 策 系统 的决 策 控 制 模 块 负 责 监 视 黑 板 上 信 息 的变 化 状 态 ， 并 不 断调用 知识 源对 黑 板状 态进 行更新 ， 最 终获 得 问题 的解 。它 包括 ①监 视 黑板 内容 改变 的黑 板监督 ； ②对 输入 到黑 板 中 的事 件进 行 分 类 ， 由优 先 权 最 高 的 事件 去激 发知 识源 ， 将 事 件 按 照 所 属类 别 及 所 属 类 别 的不 同层 次放 入不 同层 次 上进 行 推 理 的事 件 管 理 ； ③ 以信 息融 合后 所产 生 的证 据 为依 据 ， 调 度对 知 识 源 进 行 推理 的知识 源 的 3个 子模 块 。 4 解 释查 询 解 释 查 询 模 块 的 主要 任 务 是 对 系 统所 作 出 的决 策进 行 解释 。根 据决 策推 理得 到 的储 层 潜 在损 害原 因 的评 价结 果 ， 针对 储层 潜 在损害 的类 型 ， 不但 指 出钻 开油层 及 完井 过程 中应 避免 使用 的技 术方 法 以及 可 以使用 的技 术 措 施 ， 定 性 提 供 防 止 储层 损 害 相 应 的预 防措 施 ， 指 导 工 程技 术 人 员 进 行 各 施 工 方案 的优化 设计 ， 而且 使 系统进 一 步完 善 。 4 应用实例 对 柴 达木 盆地 非常规 裂缝 性油 气储 层 的速 敏伤 害 情 况进 行 了分 析诊 断 。由 于难 以进 行 水 速敏 实验 ， 所 以采 用 了煤油进 行 速敏 实验 ， 实验 结果 如表 1 所 示 。 表 1 柴达木非常规裂缝性油气储层岩心煤油速敏 实验评价 Ta b l e 1 T e s t o f s p e e d s e n s i t i v i t y u s i n g k e r o s e n e f o r t h e c o r e o f a b n o r ma l c r a c k f o r ma t i o n i n Qa i d a m B a s i n 速 敏伤 害一般 分为 极 弱 U 、 弱 U 、 中偏 弱 U 、 中 偏 强 U 、 强 U 和极 强 U ， 这 些 构 成 了速 敏 伤 害 类 型 识 别空 间 U U一 {U ， U ， U， ， U ， U ， U ， 0 其 中 ， 0 表 示不 能识别 为 U ～ U 中的 任何 一 种类 型 ， 称 为不确 定性 。 这 里选择 孔 隙度 、 气测渗 透率 、 最 大渗 透率 和最 小 渗透 率 4个参 数 为基 本 特 征数 据 证 据 体 ， 以速 敏 伤 害 率作 为检 验参 考特 征 。调用 速敏 伤 害知识 源对 3个待 检 岩心 预处理 ， 得 到 4个 基 本 特 征 参 数 对 速敏 伤 害 类 型的属性信息， 其 中储层浅 5 5井 T8号岩心的速敏伤 害属性信息见表 2 。从表 2中看 到， 各特征参数对伤 害类型及程度的属性信息并不能完全说明储层伤害状 况 ； 类似地， 储层风 5井 F 5号岩心和浅 1 1 1 1 井 4 2号 岩 心 的属性 信 息 也 很 难 以反 映 伤 害 类 型 。 所 以系 统 将按式 1 和式 2 证据体信息基本概率分 配函数和 维普资讯 1 1 0 石 油 学 报 2 0 0 6年第 2 7卷 D e mp s t e r S h a f e r 证据合成规则并配合一定 的加权 系 数 对各 属性 信 息进 行 融 合 处 理 ， 其 结 果 如 表 3所 示 。 这一结 果 将 发 布 在 黑 板 上 ， 供 系 统 各 模 块 查 询 调 用 。 权值 系数 的大 小是 根据 特征 参数结 构 以及 待检样 本 与 目标 类型 离差 的大 小 自动调 整 的。系 统按 置信 度最 大 法则 输 出的诊 断结 果 与 实验 结 果 吻 合 ， 但 第 一 个 待 检 样本 浅 5 5 井 T8 号岩 心 决策 诊 断 出 现较 大 不 确定 性 ， 表 2 浅 5 5井 T 8岩心煤油速敏伤 害属性信 息 Ta bl e 2 At t r i bu t e s of s pe e d s e n s i t i v i t y of T8 c o r e s a mp l e o f We l l Qi a n 5 5 表 3 煤油 速敏伤 害属性信息融合诊断结果 Ta bl e 3 Fu s i on r e s u l t s of a t t r i b ut e da t a f r om s pe e d s e ns i t i v i t y t e s t ／ T ／ 6 1 一0． 2 3 3 5。 对 柴达 木非 常规 裂缝性 油 气层 的 岩性分 析 和物性 分 析特 征信 息也 进行 了类 似 的分析 处理 。由储层 岩石 全 岩矿 物成 分 X衍射 分析 可 知 ， 柴 达木 盆 地 非 常规 裂 缝 性储 层 骨架颗 粒 主要成 分 为石英 、 钾 长石 、 方解 石 和 白云石 ， 而 储层 的次 要矿 物和 粘土 矿物 主要 由石 膏 、 黄 铁 矿 、 Al o， 和伊 利 石 、 高 岭 石 及 绿 泥 石 构 成 ， 表 4列 出 了两者 主要成 分 的含 量和 定量分 析 数据 。 表 4 柴达木非常规裂缝性储层岩石全岩矿物成分 x衍射 分析数据 Ta b l e 4 X Di f f r a c t i o n a n a l y s i s d a t a o f r o c k i n g r e d i e n t s o f t h e a b n o r ma l c r a c k f o r ma t i o n i n Qa i d a m B a s i n 根 据柴 达木 盆地非 常规 裂缝 性储 层全 岩矿 物成 分 X衍 射数据 ， 在 很 多 区块 不 存 在储 层 的次 要 矿 物 和 粘 土矿物 中 的石膏 、 黄铁 矿 、 Al 0 ，和高 岭 石 ， 即使 存 在 ， 含 量也 较低 ， 所 以采 用 了储 层 骨 架 颗 粒 石英 、 钾 长石 、 斜 长石 、 方解 石 、 白云 石 、 储 层 粘 土 矿物 伊 利 石 及 绿 泥 石共 7个诊 断决 策特 征参数 ， 对 待检 样本 浅 5 5井 T7 号岩 心 特 征 参 数 进 行 属 性 信 息 转 换 的结 果 见 表 5 。 与 速 敏实验属性信息 一样 ， 表 5中反 映的储层全 岩矿物 表 5浅 5 5井 1 7岩 心 全 岩 矿 物 成 分 x衍 射 分 析 速敏伤 害属 性信 息 Ta bl e 5 At t r i b ut e s of X di f f r ac t i on an a l y s i s f o r s p e e d s e n s i t i v i t y o f T 7 c o r e s a mp l e o f We l l Qi a n 5 5 成 分 X 衍 射数 据 分 析 的属 性 信 息也 不 能 完 全 说 明储 层伤害的类型和程度 ， 所 以需要进一步进行属性信息 融 合处理 ， 其 诊断 结果 见表 6 。 表 6 岩 石 全 岩 矿 物 成 分 x衍 射 分 析 速 敏 伤 害属 性信 息融合结果 Tab l e 6 Fu s i o n r e s u i t s o f a t t r i bu t e d a t a f r o m X d i f f r a c t i o n a na l y s i s fo r s pe e d s e n s i t i v i t y 从 表 6中 可 见 ， 由于 第 1个 待 检 样 本 浅 5 5井 T 7号岩心 计算 出的不确定性 0 ． 2 8 1 6远远大于其信 任 测度 0 ． 1 0 7 6 ， 无 法判 断储 层 的伤 害类 型 。这 是 由于 表 5中第 一个 参考 样 本 浅 3 - 3井 L 1号 岩 心 与 储 层 岩 心速 敏 实 验 表 1中 的第 一 个 参考 样 本 狮 3 2斜 井 K1 一 S号 岩心 来 自不 同的 区块 ， 油 田仅提 供 了参 考 样 本 狮 3 2斜井 K卜S号岩 心 的煤 油速 敏 实 验数 据 ， 而 维普资讯 第 6期 王江萍等 油气储层损害识别及诊断信息融 合模 型研 究 没有提 供 其 岩 性 分 析 和 物性 分 析 结 果 。 在 这 种 情 况 下 ， 为 了验 证本 研究 系统 的可 行性 ， 选取 了油 井 深度 与 狮 3 2斜井 K1 一 S号岩 心相 近 的浅 3 3井 L 1号 岩 心 的 储层 岩性 分析 和物 性 分 析数 据 作 为 参 考样 本 ， 由岩石 全 岩矿 物 成 分 x 衍 射 分 析速 敏 伤 害 属 性 信 息诊 断 的 储层伤害程度 。其结果是信任测度较低 ， 而不确定性 较 高 。为此 ， 系统 调用 了决 策层 融 合 规 则 式 3 ， 对 储 层岩 心 速 敏 实 验评 价 和储 层 岩 石 全 岩 矿 物成 分 X 衍 射分析数据进行了融合处理， 对储层的伤害类型给出 了最 终 的决 策诊 断 ， 融合 诊 断结 果见 表 7 。 表 7储层岩心速敏实验评价与岩石全岩矿物成分 x衍射分析数据融合诊断结果 Ta b l e 7 Fu s i o n r e s u l t s o f a t t r i bu t e da t a f r o m X di f f r a c t i o n a n al y s i s a nd s p e e d s e n s i t i vi t y t e s t 速 敏 实 验 X衍射 融合结果 极 强 极强 极 强 极强 极 强 根据储 层岩 心速 敏实 验评 价和储 层 岩石全 岩矿 物 成分 X衍射 分 析数据 进行 决 策融 合 处 理 ， 给 出 的储 层 伤 害类型 最终决 策 结果 正 确 ， 而 且 判 断 的信 任测 度 提 高 了 ， 不确 定 性 下 降 了。尤其 是 第 1个 检 测 样 本 浅 5 5 井 T7号岩 心 在 储 层 岩 心 速 敏 实 验 评 价 基 本 正 确 、 岩石全岩矿物成分 x衍射分析评价无法做出决策 判 断的情 况下 ， 通过 决 策层 信 息 融 合得 到 了 正确 的结 果 ， 但 是最 终信 息融 合诊 断结 果 的信 任 测 度 0 ． 3 3 4 5 稍低于岩心速敏实验评价融合诊断结 果的信任测度 0 ． 4 1 4 0 。其原 因是 由于 数据库 缺 少相应 的数 据 。 通过 信息 融合 分析诊 断 可知 ， 在 动 态流 动实 验 、 岩 性 分析 和物性 分析 特 征信 息 不 冲 突 的情 况下 ， 信 任测 度增 加 ； 在证 据 冲突情 况 下 ， 信 任 测 度 下 降 ； 在 缺少 相 应 数据 时 ， 系统既 不确 认 ， 也 不 否 认 ， 只是 按 照 不 确定 性 如实地 输 出给用 户 。 5 结 论 1 根 据多源信息融合储层 损害类 型诊 断 的特 点 ， 建立 了求 解储 层损 害诊 断与保 护 问题 的体 系结构 ， 提 出了以分 级多层 黑 板 模 型为 基 本 框 架 、 以产 生式 规 则 构建 知识 源 和以证 据理论 作 为不精 确推 理技 术 的多 源 信息 融合 专家 系统 ， 可 以在 不 同 的黑 板 层 次 输 入 不 同性 质 的 储 层 评 价 技 术 数 据 ， 符 合 储 层 多 源 的 融 合 性 质 。 2 本 研究 所提 出的 体 系结 构 能够 应 用 于 复杂 的 储 层损 害类 型识别 与 保 护 决 策 问题 的高 层 信 息 融合 ， 而 不是 简单 的底 层数 据融 合 。 3 采 用 面 向对 象 的 编 程 方 法 ， 可 以在 黑 板 与 知 识源、 控制系统之间进行信息传递 ， 使融合模型的模块 性 能好 ， 便 于系 统维护 。 参 考 文 献 [ 1 ] Wa n g Ho n g f e i ， Wa n g J i a n g p i n g ． F a u l t d i a g n o s i s t h e o r y Me t h o d a n d a p p l ic a t i o n b a s e d o n mu l t i s e n s o r d a t a f u s i o n [ J ] ． J o u r n a l o f Te s t i n g a n d Ev a l u a t i o n， 2 0 0 0， 2 8 6 51 3 - 5 1 8 ． [ 2 ]任晓 娟 ， 张 宁 生， 张 喜风 ， 等． 水相 滞 留对 低渗 透 率 的损 害分 析 [ J ] ． 天然气工业 ， 2 0 0 4 ， 2 4 1 1 1 0 6 1 0 8 ． [ 3 ] 王志伟 ． 张宁生 ， 李 洪波 ， 等 ， 低 渗透天然 气气层损 害机 理及其 预 防[ J ] ． 天然气工业 ， 2 0 0 4 ， 2 4 增 刊 2 8 3 1 ． [ 4 ] 张宁生 ， 任 晓娟 ， 魏 金星 ， 等． 柴 达木盆地 南翼 山混积 岩储层 岩石 类 型及其与油气分布 的关 系[ J ] ． 石油学报 ， 2 0 0 6 ， 2 7 1 1 7 1 1 7 4 ． [ 5 ] L e f e v r e E， C o l o t 0， Va n n 0 0 r e n b e r g h e P ． B e l i e f f u n c t i o n c o mb i n a t i o n a n d c o n f l i c t ma n a g e me n t [ J ] ． I n f o r ma t i o n F u s i o n ， 2 0 0 2 ， 3 2 1 491 62． [ 6 1 Ve r l in d e P ， C h o l l e t G， Ac h e r o y M| Mu l t i mo d e l i d e n t it y v e r i f i c a t i o n U s i n g e x p e r t f u s i o n [ J ] ． I n f o r ma t io n F u s i o n ， 2 0 0 0 ， 1 1 1 7 - 3 3 ． [ 7 ] Ya g e R R． A f r a me wo r k f o r mu l t i s o u r c e d a t a f u s i o n [ J ] ． 1 n f o r ma ～ t i o n S c ie n c e s ， 2 0 0 4， 1 6 3 3 1 7 5 2 0 0． [ 8 3 程岳， 王宝树． 基于分级 多层黑板模 型的态势 估计 系统结构 研究 E J ] ． 计算机应用研究 ， 2 0 0 2 ， 2 2 6 2 9 3 1 ． [ 9 3 Ga d e r P D， Ke l l e r J M． R e c o g n i t i o n t e c h n o l o g y f o r t h e d e t e c t i o n o f b u r i e d l a n d mi n e s [ J ] ．I E E E Tr a n s a c t i o n s o n F u z z y S y s t e ms ， 2 0 1， 9 1 3卜4 3 ． 收稿日 期2 0 0 5 1 2 2 8 改回H 期2 0 0 6 0 4 2 0 编辑 黄 小娟 8 7 8 7 0 9 9 0 8 3 3 1， 2 1， 一2 “ ” ∞ 维普资讯