地质知识库的建立是在小层(韵律层)精细划分对比的基础上,通过地层格架模型、构造模型、沉积模型、储层层次结构模型、流体模型和储层非均质性模型等的研究来建立储层地质知识库的,概括起来主要包括油藏地质精细研究、建模...[继续阅读]

    在储层建模研究过程中已经建立的空间数据仓库中隐藏着大量的知识,这些知识中有的属于“浅层知识”,如某井含油层段有哪些等,这些知识一般通过GIS的查询功能就能获得;还有一些知识属于“深层知识”,如沉积微相的空间位置分布...[继续阅读]

    传统的知识表示方式可以归纳为4类:一阶谓词逻辑表示、产生式规则表示、语义网络表示和框架结构表示。不管采用哪种组织方式,知识通常采用文本文件管理方式。由于系统中的文件是为特定的系统应用服务的,文件的逻辑结构对特...[继续阅读]

    基于数据库的知识表达,难点在于知识库向数据库的转换,这也是基于数据库的知识表达在实际应用中的关键问题。根据储层地质知识库的内容,储层地质知识包括事实型和过程型知识。由于产生式规则知识表示方法是目前应用最广泛...[继续阅读]

    应用机制的确定是由所要解决问题的特点以及知识的表达方式来决定的。规则推理是常用的推理方式,其前提是将丰富的领域知识抽取出来,以规则的形式存储在计算机中,形成领域知识库,当求解问题时,根据前提条件搜索知识库中存在...[继续阅读]

    本次研究从储层知识的研究方法入手,提出了其基本内容和建立步骤,讨论了储层知识的存储方式及其应用机制,主要有以下成果。(1)获得储层地质知识主要有露头或现代沉积调查、沉积过程模拟和油田成熟区的精细研究和解剖3种方法...[继续阅读]

    数字油藏数据挖掘的主要目的是从大量的油气勘探开发数据及研究成果中提取出储层地质知识,为数字油藏提供有效地数据分析、处理、提炼、约束功能,进而提高数字油藏的知识水平,因为储层特性的分布规律不是靠直觉就能直接分...[继续阅读]

    数字油藏中的数据类型繁多,要想从大量的、有噪声的、模糊的、随机的这样的数据体中提取出辅助数字油藏的知识是一项复杂的任务。数字油藏数据挖掘的主要内容包括储层知识的发现算法研究、储层地质信息的表征研究、定性定...[继续阅读]

    在数据管理中对数字油藏数据特点的分析表明,数字油藏的挖掘对象是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的与储层相关的数据。一般可分为观测数据、综合数据和经验数据三大类型(表5-1)。表5-1　数字油藏的数据分类1.观测...[继续阅读]

    由于空间数据的复杂性,空间数据挖掘不同于一般的事务数据挖掘,它有如下一些特点。(1)数据源十分丰富,数据量非常庞大,数据类型多,存取方法复杂。(2)应用领域十分广泛,只要与空间位置相关的数据,都可对其进行挖掘。(3)挖掘方法...[继续阅读]