Приближенное описание параметров с помощью лингвистических переменных.

Пример 1. Методика выделения эксплуатационных объектов, предложенная в данной работе, основана на многокритериальной системе принятия решений и теории нечетких множеств. Основными задачами, решаемыми при выделении , являются следующие: формирование и структуризация множества параметров, влияющих на ; математическая процедура на основе многокритериальной системы принятия решений и теории нечетких множеств (). В таблице 6.1 приведена структура геолого-физических факторов, влияющих на . Аналогичные структуры можно ввести для технических, технологических и экономических параметров.

Таблица 6.1

Структура геолого-физических параметров коллектора при

Математическая процедура включает следующие этапы:

1. приближенное описание параметров с помощью лингвистических переменных;

2. формирование системы правил ;

3. построение функций принадлежности параметров нечеткому множеству «эксплуатационный объект»;

4. построение диаграммы нечетких, «размытых» отношений;

5. построение функций решения на диаграмме «размытых» отношений;

6. окончательная «нечеткая» оценка выделенного .

Указанная процедура может производиться как для средневзвешенных значений параметров залежи, так и по всему пространству изменения параметров. В последнем случае возможно построение двух- и трехмерных карт успешности выделения по простиранию (разрезу) и по объему залежи.

Описание параметров с помощью лингвистических переменных.

Рассмотрим примеры описания параметров с помощью лингвистических переменных. Под лингвистической переменной понимается переменная, которая принимает не численные, а категоричные, качественные значения. Например, лингвистическая переменная «пористость коллектора» может принимать следую­щие значения: низкопористый, среднепористый, высокопористый или в символьном виде

«пористость коллектора» = {«низко-», «средне-», «высокопористый»}.

Каждому категорийному понятию соответствует «размытый» (нечеткий) интервал численных значений параметра. Так, например, под среднепористым коллектором понимается коллектор, у которого пористость варьирует от 0,14 до 0,20, а под высокопористым - коллектор с пористостью от 0,18 до 0,30 и выше.

Концепция лингвистических переменных наиболее соответствует по своей сути тем категорийным понятиям, которые используются в понятийной базе. Кроме того, при желании лингвистические переменные могут быть легко конвертируемы в количественное величины.

Выделение и обоснование эксплуатационного объекту разработки - нефтяной залежи - является фундаментальной задачей ТРНМ. Дело в том, что существующие технологии и технико- экономические возможности не позволяют охватить процессом разработки всю залежь.

Поле геологических параметров - одна из разновидностей континуальных физических полей. Оно характеризует распределение в гарных породах величин -гo геологического параметра. Если - -й параметр, то в декартовой системе координат где - время. Как указывалось выше, объект разработки - это залежь нефти и газа, которая представляет собой сложную систему. По мере роста ее сложности возрастает и трудность ее описания в точных количественных характеристиках. Один из возможных путей решения этой проблемы — ввод нечетких «размытых» понятий.

Таким образом, концепция лингвистических переменных служит своего рода базисом теории нечетких множеств в РНМ. В таблице 6.2 приведен примерный список лингвистических параметров и их составляющих.

Таблица 6.2

Структура признаков для ВЭО, описанных с помощью лингвистических переменных

Глобальные параметры, влияющие на ВЭО, в символьном виде записываются как

ФЕС={«соотношение пористостей», «соотношение проницаемостей»,.,.}.

Локальные переменные, например такие как отношение пористостей, записываются в виде нечетких множеств как

ФЕС/«соотношение «пористостей» = {«очень близкое», «близкое», «далекое», «очень далекое»}

или в символьном виде , где - лингвистические переменные. С учетом степени принадлежности это уравнение переписывается в следующем виде: .

Формирование системы правил выделения .

Пример 2. Одна из наиболее важных проблем, с которой приходится сталкиваться при выделений , это представление знаний. Выбор оптимального представления знаний зависит от сложности объекта разработки. Знания, используемые для выделения , в основном получают от экспертов в области геологии и РНМ. Информация, полученная от экспертов, разделяется на фактическое знание и правила (знания для принятия решений). Под фактическим знанием понимается знание типа «абсолютная проницаемость - это способность горной породы пропускать через себя флюиды». Под знаниями для принятия решений понимаются знания вида «если..., то...», «явления - реакция». Правильно построенная логическая формула состоит из кванторов существования () и общности ().

В общем случае задача выделения - это некорректная задача вследствие того, что, во-первых, полное описание залежи невозможно, во-вторых, не существуют точные знания для выделения . Логика выделения по простиранию и разрезу - это интеллектуальная модель с нечеткой структурой, основанной на правилах вывода (продукции).

Система продукций - это модель представления знаний по правилам, которые являются логическим способом выделения в задачах РНМ. Например, в идеальном виде правило выделения можно записать как

П1= «Если разница в глубине залеганий пластов незначительная и отношение пластовых проницаемостей небольшое, то пласты будут представлять хороший ».

Это справедливо для пластов, у которых все остальные параметры, влияющие на выделение , эквивалентны. Выделение рассматривается как многокритериальный процесс принятия решений. На этом этапе формируется система правил выводов (продукции) на основе обработки экспертной информации. Отметим здесь, что утверждение П является само по себе системой критериев. Система правил (продукций) структурирована, и существуют как локальные правила в П, так и глобальные, например

П2 = «Если геологические факторы хорошие и технологические факторы хорошие, то хороший»,