邵 波,段友祥,孫歧峰,李洪強

1(中國石油大學(xué)(華東) 計算機與通信工程學(xué)院,青島 266580)

2(中石化勝利油田 鉆井工藝研究院,東營 257000)

石油鉆井工程是勘探開發(fā)石油天然氣的主要手段,它是一個投資巨大,風(fēng)險性很強的領(lǐng)域,涉及多部門、多分支、多層次、多環(huán)節(jié),與許多相關(guān)部門有著密切的協(xié)作關(guān)系[1].鉆具組合設(shè)計是鉆井工程設(shè)計中的一個技術(shù)難度大,又非常重要的環(huán)節(jié),特別是海上和陸從式、定向井以及水平井的發(fā)展,更使鉆具組合設(shè)計成為鉆井工程關(guān)鍵問題之一[2].鉆井工程是一項隱蔽的地下工程,由于鉆井過程地下環(huán)境所提供的信息往往是不確定的、模糊的數(shù)據(jù),故鉆具組合設(shè)計過程中存在著大量的模糊性、隨機性和不確定性問題,它需要理論基礎(chǔ)扎實、技術(shù)全面、經(jīng)驗豐富的領(lǐng)域?qū)＜襾硗瓿?但是目前還沒有實現(xiàn)對設(shè)計知識的充分利用[3].面對當(dāng)前智能制造的發(fā)展趨勢,為了提高鉆具組合設(shè)計的效率和質(zhì)量,需要一種智能化的設(shè)計方法來實現(xiàn)對鉆具組合設(shè)計設(shè)計知識的繼承、共享和重用.

在基于知識的鉆具設(shè)計中,如何將鉆具設(shè)計知識與設(shè)計過程緊密結(jié)合,是實現(xiàn)該設(shè)計智能化的重要研究內(nèi)容,并愈來愈受到國內(nèi)外學(xué)者的重視.楊遼等[2]應(yīng)用專家系統(tǒng),引入面向?qū)ο蠛瓦^程相結(jié)合的知識表示方法設(shè)計實現(xiàn)針對不同地層、井眼條件的底部鉆具組合設(shè)計.王正[4]引入CommonmKADS本體構(gòu)建方法以及CBR推理方法,通過構(gòu)建鉆井參數(shù)的知識模型,實現(xiàn)了智能鉆井參數(shù)優(yōu)化的決策系統(tǒng).Flett等[5]設(shè)計了一種以高度結(jié)構(gòu)化的方式存儲鉆井知識和經(jīng)驗的方法,從而在案例庫中檢索相似的設(shè)計.Tobatayeva等[6]提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對底部鉆具組合(Bottom Hole Assembly,BHA)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)計預(yù)測.高曉榮[7]建立了本體知識表征模型,構(gòu)建了鉆井應(yīng)急本體知識庫和案例庫,使用SWRL規(guī)則語言,通過Jena推理機實現(xiàn)在鉆井事故中鉆具組合優(yōu)選.目前,知識本體在鉆井工程中主要應(yīng)用在復(fù)雜情況分析,故障預(yù)測,鉆井參數(shù)優(yōu)化等方面以上研究成果各有特色,但所述方法大多僅針對鉆具設(shè)計過程中的某個對象或某個任務(wù),無法完整有效地組織和表示鉆具設(shè)計主體、鉆具設(shè)計需求(鉆具、實例)和鉆具設(shè)計過程.

為克服上述問題,本文在分析鉆具組合結(jié)構(gòu)設(shè)計知識的基礎(chǔ)上,結(jié)合鉆具組合結(jié)構(gòu)設(shè)計知識的自身特點和設(shè)計過程中的知識利用方式,提出一種基于本體知識庫和案例推理的鉆具組合智能設(shè)計方法.首先基于本體表示法,分別對各個鉆具、鉆具組合設(shè)計理念和鉆具組合設(shè)計實例進(jìn)行知識本體建模,形成一種可擴展的鉆具設(shè)計知識庫,結(jié)合基于案例的推理方法,實現(xiàn)對鉆具組合的智能選擇.

1 知識本體建模

本體在知識庫系統(tǒng)開發(fā)中較多應(yīng)用于開發(fā)領(lǐng)域模型或語義骨架網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程中,它提供建模所需的基本概念,明確地顯式描述對象自身的各種特性和對象間的各種聯(lián)系[8-10].目前,知識本體在鉆具組合方面只是利用本體描述鉆具組合設(shè)計文檔,并沒有對設(shè)計知識進(jìn)行統(tǒng)一組織和管理.因此,需要通過建立知識本體有效表示鉆具組合智能設(shè)計知識.

1.1 鉆具組合本體模型設(shè)計

鉆具組合本體是對所有鉆具組合設(shè)計知識以及經(jīng)驗知識進(jìn)行分類與描述的概念體系,它確定領(lǐng)域內(nèi)共同認(rèn)可的概念,給出概念間相互關(guān)系的明確定義,提供對領(lǐng)域知識的共同理解.本體通常由概念、關(guān)系、函數(shù)、公理和實例五種基本元素構(gòu)成,其中函數(shù)可看作為一種特殊的關(guān)系[10].鉆具組合設(shè)計領(lǐng)域知識本體的設(shè)計主要在于概念本體設(shè)計以及本體關(guān)系,鉆具設(shè)計本體關(guān)系較簡單,均可用關(guān)系描述,因此,鉆具組合設(shè)計知識本體模型可描述為一個四元組{C,R,A,I},其中：

(1)C表示鉆具組合設(shè)計知識的概念集合,包括地質(zhì)參數(shù)、井眼參數(shù)、鉆具模型、鉆具組合實例等.

(2)R表示概念間關(guān)系的集合,基本關(guān)系有：關(guān)聯(lián)關(guān)系、繼承關(guān)系、組成關(guān)系、同義關(guān)系等.① 關(guān)聯(lián)關(guān)系表示設(shè)計知識中概念之間具有某種聯(lián)系,如鉆具組合設(shè)計影響因素有地質(zhì)因素,包括屬性關(guān)聯(lián)和語義關(guān)聯(lián);② 繼承關(guān)系表示設(shè)計知識中的概念存在子類與父類的關(guān)系,如增斜井段是井身結(jié)構(gòu)的子類;③ 組成關(guān)系表示設(shè)計知識中的概念存在整體和部分的關(guān)系,如鉆具組合由鉆頭、鉆桿和扶正器等組成;④ 同義關(guān)系表示設(shè)計知識存在等價性,如扶正器又叫穩(wěn)定器.設(shè)計知識中所存在的其他的復(fù)雜關(guān)系都可以用上述的4種關(guān)系表示.

(3)A表示鉆具組合設(shè)計中公理的集合,主要指在鉆井設(shè)計知識中永遠(yuǎn)成立的聲明,如渦輪鉆具與螺桿鉆具同屬于動力造斜鉆具.

(4)I表示鉆具組合設(shè)計知識領(lǐng)域內(nèi)概念和關(guān)系的實例集合,如某油田中一口井的鉆具組合設(shè)計記錄.

1.2 鉆具組合設(shè)計領(lǐng)域本體構(gòu)建

鉆具組合設(shè)計的核心任務(wù)是根據(jù)現(xiàn)場地層情況、井眼情況以及井眼軌跡設(shè)計要求,設(shè)計出一套有效的、適用于所鉆地層和井眼,并能達(dá)到軌跡控制的鉆具組合[2].本文將參照CommonKADS[4]知識本體建模方法,采用本體構(gòu)建工具Protégé來建立,并利用本體表示語言O(shè)WL[8]進(jìn)行編碼實現(xiàn).根據(jù)上述的鉆具組合設(shè)計的核心任務(wù)與鉆具組合本體模型知識,確定鉆具組合設(shè)計中的主要概念、屬性和關(guān)系為：鉆具組合設(shè)計首先對地層與井眼參數(shù)進(jìn)行分析,判別當(dāng)前井段的變井斜問題為增斜、降斜、穩(wěn)斜等,給出適合當(dāng)前井段的鉆具組合結(jié)構(gòu),并根據(jù)模型知識判別設(shè)計是否合理.因此,在設(shè)計過程主要涉及地質(zhì)參數(shù)、井眼參數(shù)、鉆具模型、鉆具組合實例四個重要要素.

本文將鉆具組合的設(shè)計知識與這四個要素相集成,利用基于本體的表示方法構(gòu)建地質(zhì)參數(shù)、井眼參數(shù)、模型知識以及鉆井工程實例的本體模型,以方便知識的繼承與重用,如圖1所示.

圖1 鉆具組合設(shè)計知識部分本體結(jié)構(gòu)圖

(1)地質(zhì)參數(shù)信息[1]在鉆具組合設(shè)計中起重要作用,主要考慮地層可鉆性的各向異性對井斜產(chǎn)生的影響,需要對地質(zhì)參數(shù)的屬性進(jìn)行建模表示.影響鉆具組合設(shè)計的地質(zhì)參數(shù)中主要包括地質(zhì)特征、油氣層信息、地層巖性特征信息等.地質(zhì)特征包括地層的各向異性與縱向變化,是產(chǎn)生井斜的重要因素,同時地層巖性的可鉆性與物性會產(chǎn)生地層方位漂移,此時設(shè)計鉆具組合需要考慮鉆具組合的增方位效應(yīng)與地層方位漂移效應(yīng)[2],否則會使所鉆軌跡偏離目標(biāo)點.

(2)井眼參數(shù)信息[1]在鉆具組合設(shè)計中起決定性作用,鉆具組合的初步設(shè)計主要依據(jù)井身結(jié)構(gòu)判斷某井段的軌道類型選取合適的功能鉆具,并且在鉆進(jìn)過程中,井眼軌跡的偏移也需要對鉆具組合進(jìn)行調(diào)整,因此需要對井眼參數(shù)進(jìn)行建模表示.井眼參數(shù)主要包括井身結(jié)構(gòu)、井眼軌跡兩部分.其中井身結(jié)構(gòu)指設(shè)計軌道類型,主要分析目標(biāo)段所處的是穩(wěn)斜,造斜等井段.井眼軌跡主要包括井深、井斜角、方位角等參數(shù),用來判別在實鉆過程中軌跡是否發(fā)生偏移.

(3)鉆具是石油鉆井工程的必要工具,其功能參數(shù)直接影響鉆進(jìn)參數(shù)以及鉆井工況,同時也是鉆具組合的組成部分[1].通過對鉆具本體的知識建模,將鉆具按功能和類別區(qū)分,根據(jù)所鉆井過程中井眼參數(shù)以及地層參數(shù)的不同,合理選取井下鉆具,實現(xiàn)井下鉆具性能與鉆進(jìn)參數(shù)相匹配.鉆具知識本體模型主要包括三維模型,基本信息、功能參數(shù).

(4)同一個井場的鉆具組合設(shè)計通常要借鑒臨井的設(shè)計數(shù)據(jù)以及設(shè)計結(jié)果,而相關(guān)設(shè)計信息因地下信息的復(fù)雜性以及鉆井操作特殊性,具有分布廣、難以集成等問題,通過對鉆具組合設(shè)計理論知識本體建模,可有效表示鉆具組合與其他設(shè)計知識本體之間關(guān)系.鉆具組合實例本體模型主要包括鉆具集合信息,基本信息,功能參數(shù).功能參數(shù)主要是利用白家祉教授提出的彈性力學(xué)縱橫彎曲梁法[11]分析鉆具受力變形方法進(jìn)行求解.采用三維平面簡化物理模型,結(jié)合數(shù)值計算方法求解.

以增斜鉆具組合為例,某一種增斜鉆具組合為塔式鉆具組合[12]：鉆頭+近鉆頭穩(wěn)定器+無磁鉆鋌+鉆鋌+穩(wěn)定器+鉆鋌+穩(wěn)定器+鉆鋌+隨鉆震擊器+加重鉆桿+鉆桿.鉆具組合實例相關(guān)概念、概念屬性(約束)及概念之間的類屬關(guān)系,其表達(dá)形式如表1.

表1 增斜鉆具組合概念模型

其中ID為領(lǐng)域本體中增斜鉆具組合概念本體的唯一標(biāo)識符,利用概念本體和關(guān)系集描述領(lǐng)域概念,定義自上而下縱向的一個層次分類關(guān)系;本體關(guān)系集合如Kind-of(x,y)表示類別上的從屬關(guān)系;Part-of(x,y)用于指出“部分”與“整體”的關(guān)系;Infer(x,y)用于表征兩個框架所描述事物之間的邏輯推理關(guān)系,用它可以表示產(chǎn)生式規(guī)則[13];屬性集合定義對象屬性的集合.

2 基于鉆具組合本體知識庫的案例推理

2.1 本體間映射關(guān)系

在基于本體的鉆具組合知識庫中,由于匹配過程中所涉及的鉆具本體、地質(zhì)參數(shù)本體、井眼參數(shù)本體以及鉆具組合實例本體存在異構(gòu)問題,為實現(xiàn)四種本體間的相互聯(lián)系與操作,對四種本體中的知識進(jìn)行共享和復(fù)用,需要建立它們之間的映射關(guān)系,如圖2所示.本文所建立的本體映射是指鉆具組合本體和鉆具實例本體之間存在語義上的概念關(guān)聯(lián),通過建立異構(gòu)本體間的映射規(guī)則,計算兩個本體之間的相似度,對資源知識(鉆具和實例本體等)做出定量判斷,從而實現(xiàn)從知識庫中返回滿足需求的知識的過程.其中圖2中的關(guān)鍵技術(shù)在于本體間的映射關(guān)系,本體間映射關(guān)系建立的關(guān)鍵在于比較實體中概念之間語義的相似程度[14],令為鉆具組合本體A中的一個概念集,為待選鉆具組合或者實例本體B中的一個概念集,則兩個概念之間的相似度[15]為：

式中為兩個本體間的概念中共有詞的數(shù)目為概念中詞的數(shù)目.當(dāng)時,兩個概念間的相似度說明為相同概念,或者概念包含概念即概念完全滿足概念當(dāng)時,兩個概念間的相似度說 明 概 念bj部 分 滿 足 概 念ai;當(dāng)時,兩個概念間的相似度說明概念bj完全不滿足概念ai.

圖2 鉆具組合設(shè)計知識本體映射關(guān)系

2.2 案例推理相似度計算

案例推理[14]主要依據(jù)鉆具組合設(shè)計知識庫、鉆具組合設(shè)計案例庫,利用相似度算法推算案例相似度盡可能地檢索到最符合當(dāng)前實例的相似案例.案例相似度必須考慮組成一個案例的各個屬性相似度綜合在一起的效應(yīng),且案例的相似度也常常是通過距離來定義的.本文采用海明距離[10]計算相似度,可形式化為：

其中,權(quán)重wi代表第i個屬性的重要度,特征權(quán)值需要專家參與確定;xi與yi代表新舊兩個案例的某個屬性的屬性值;n是案例中屬性的個數(shù),標(biāo)準(zhǔn)的dist(xi,yi)通常表示如下：

對于實例的特征屬性值,maxi和 mini分別代表實例第i個屬性的最大值和最小值.對于符號屬性值,如果xi=yi,則d ist(xi,yi)=0,否則為 1.

2.3 案例推理流程

如圖3所示,基于案例的鉆具組合設(shè)計流程是在所建立的鉆具組合設(shè)計知識庫、鉆具組合設(shè)計案例知識庫以及本體間的相似度算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合井場參數(shù)利用案例知識庫推理出合理的鉆具組合結(jié)構(gòu).CBR推理過程最重要的是案例檢索過程,而案例檢索[16]主要依據(jù)的是案例推理相似度計算.當(dāng)輸入井場參數(shù)后,首先經(jīng)過本體知識庫處理后,經(jīng)過Protégé支持的RacerPro推理機,結(jié)合相似度計算實現(xiàn)案例匹配確定合適的相似案例;然后使用修正技術(shù)修正相似案例,從而得出鉆具組合的設(shè)計方案.

圖3 基于案例鉆具組合設(shè)計流程圖

3 實驗分析

例如通過輸入井場參數(shù)為井深段1300～1500 m,井徑 0.4 m,井斜角 13°～18°,方位角 300°～350°,地層各向異性使用地層傾角表示30°,地層硬度為中硬,巖性為泥巖.系統(tǒng)首先根據(jù)井場參數(shù)中的井徑確定鉆頭直徑為0.4 m,并依據(jù)地層巖性與硬度選擇鉆頭型號為PDC鉆頭.通過井斜角與方位角判斷出需要設(shè)計增斜鉆具組合,因此可以從案例知識庫中搜尋與案例相似的設(shè)計組合,但由于地層的各向異性會產(chǎn)生井斜以及增方位效應(yīng),從而在設(shè)計過程中需要考慮使用鉆具組合增斜的同時穩(wěn)方位,最終設(shè)計出的鉆具組合為：PDC鉆頭(0.44 m)+近鉆頭穩(wěn)定器1(12")+無磁鉆鋌(12")+鉆鋌(12"*8 m)+穩(wěn)定器2(12")+鉆鋌(12"*8 m)+穩(wěn)定器3(12")+…,最后通過力學(xué)模型知識庫判斷當(dāng)前所設(shè)計的鉆具組合是否符合井場條件.下面給出兩種井場參數(shù)條件下的鉆具組合設(shè)計與實際設(shè)計對比：

表2是直井段設(shè)計常用的塔式鉆具組合,對于造斜點較淺且地層穩(wěn)定、井斜角較小的情況,鉆頭和鉆桿之間只需加3根鉆鋌.表3是造斜井段使用的鉆具組合,一般采用動力鉆具組合,從表2和表3可看出,程序所設(shè)計的鉆具組合與實際相差不大,由于未考慮到井噴情況發(fā)生,沒有設(shè)計回壓凡爾.但是在表3中專家系統(tǒng)只考慮了一般的增斜鉆具組合,沒有考慮實用動力鉆具,出現(xiàn)與實際情況不符合現(xiàn)象.

表2 直井段鉆具組合設(shè)計實例

表3 造斜井段鉆具組合設(shè)計實例

4 結(jié)論

本文針對鉆具設(shè)計過程中設(shè)計知識的局限性和難以重用的問題,提出一種基于本體的鉆具組合智能設(shè)計方法,利用CommonKADS知識模型構(gòu)建方法以及Protégé本體構(gòu)建工具構(gòu)建鉆具組合設(shè)計知識庫,完成了對鉆具組合設(shè)計知識的組織、推送和嵌入.實驗結(jié)果證明通過構(gòu)建鉆具組合本體知識庫以及使用CBR推理,可以得出本系統(tǒng)可以得出基本的鉆具組合設(shè)計,實現(xiàn)對鉆具組合的智能選擇.

1 管志川,陳庭根.鉆井工程理論與技術(shù).東營：中國石油大學(xué)出版社,2011.

2 楊遼,陳元頓,史忠植.應(yīng)用專家系統(tǒng)進(jìn)行定向井下部鉆具組合設(shè)計.石油學(xué)報,1989,10(4)：89-96.[doi：10.7623/syxb 198904011]

3 郭建明.基于本體的優(yōu)化鉆井知識庫系統(tǒng)模型的研究.石油天然氣學(xué)報(江漢石油學(xué)院學(xué)報),2008,30(1)：110-114.

4 王正.鉆井參數(shù)優(yōu)化及其知識建模的研究[碩士學(xué)位論文].西安：西安石油大學(xué),2013.

5 Flett AN,Sleeman DH,Preece AD.Case-based drilling knowledge management system：US,US8036866.2011-10-11.

6 Tobatayeva A,Mesbahi AP,Muzaparov M,et al.Development of a numerical tool for design of the Bottom Hole Assembly (BHA) using artificial neural networks.Energy Exploration &Exploitation,2011,29(4)：357-377.

7 Gao XR.Research of knowledge base system based on ontology for drilling accident emergency decision.Proceedings of 2012 International Conference on Computer Science and Electronics Engineering.Hangzhou,China.2012.230-234.

8 袁磊,張浩,陳靜,等.基于本體化知識模型的知識庫構(gòu)建模式研究.計算機工程與應(yīng)用,2006,42(30)：65-68,104.[doi：10.3321/j.issn：1002-8331.2006.30.019]

9 吳強,劉宗田,強宇.基于本體的知識庫推理研究.計算機應(yīng)用研究,2005,22(1)：50-52,87.

10 Zhong J,Aydina A,McGuinness DL.Ontology of fractures.Journal of Structural Geology,2009,31(3)：251-259.[doi：10.1016/j.jsg.2009.01.008]

11 白家祉,黃惠澤,劉玉石.縱橫彎曲法對鉆具組合的三維分析.石油學(xué)報,1989,10(2)：60-66.[doi：10.7623/syxb198902008]

12 杜旭東,張慧,曾玉斌,等.定向井常用鉆具組合.石油礦場機械,2009,38(5)：44-47.

13 Breuker VDV.Common KADS Library for Expertise Modelling.Amsterdam,The Netherlands：IOS Press,1994.31-56.

14 李云峰.基于本體的鉆井復(fù)雜情況監(jiān)控實例推理技術(shù)的研究[碩士學(xué)位論文].西安：西安石油大學(xué),2010.

15 張?zhí)飼?張發(fā)平,閻艷,等.基于本體和知識組件的夾具結(jié)構(gòu)智能設(shè)計.計算機集成制造系統(tǒng),2016,22(5)：1165-1178.

16 高曉榮,郭小陽,徐英卓.基于本體和CBR的鉆井工程風(fēng)險決策模型研究.計算機工程與應(yīng)用,2015,51(3)：265-270.