0 引 言

试油方案设计是由地质、工程、施工三个大队协同合作将试油阶段所取得的海量丰富的数据信息整合到一起的研究报告。试油试采公司为此建立了各种试油信息管理系统[1-2]，其中有的系统利用工作流技术，提高了试油方案设计的效率，降低了运行成本，但发现过去的信息通常都是基于关系型数据库实现的，在实际应用中，每个领域对同样事务的认知水平和信息表示方法存在不同：知识水平不同，导致对同一事务的认知程度存在差异；实际需要不同，导致对事务的信息表示方法和文件存储格式不同，导致设计人员在设计方案时出现差异，难以达到知识共享。正是因为以上问题的存在，工作流在实际应用时优势不能得到很好的发挥。

为了解决这一问题，引进基于知识的方法来表示数据。知识模型能够将大量的、分散的、异构的试油试采信息实现标准化表示和有效集成。目前知识表示方法有很多，例如ontology、基于XML的表示法、知识产生式、知识图谱等[3-5]。其中本体在很多领域的应用研究已经较为成熟，国内比较著名的通用本体库系统是How Net[6]、浙江大学人工智能研究所基于本体论的产品信息集成研究等[7]。笔者曾在《石油学报》上发表了《基于知识库的解释模型智能优选测井数据处理方法》，对本体在油田领域的应用进行了大量的研究[8]，积累了大量的经验，研究成果较为成功。所以该文利用ontology，能够提高试油领域知识表示的准确性[9-11]，很好贴合本系统的实际需求。

该文根据试油方案管理系统的实际应用需要，利用领域本体作为知识库改进协同工作流模型[12-14]，开发了基于知识的试油方案协同设计管理系统，该系统的开发能够对试油方案领域知识进行高效的组织和管理，可以避免跨部门之间对同一事物的分类及特性认知的差异以及不同设计人员对同一方案描述的差异等问题。其方案设计的逻辑结构更加接近于人的思考，使试油方案协同设计系统具有了一定的智能性，并在一定程度上减少了由于工作人员经验不足所造成的设计方案结果不准确、差异大等问题，其次能够有效判断试油方案设计流程，将文档、信息或任务按照预定的规则传递，确定协同过程和状态，保证了协同的有效性，实现试油三项设计的整体目标。

1 试油领域本体构建

1.1 试油领域本体构建方法

试油井数据中蕴含着大量的试油信息知识，是构成试油领域本体的重要数据来源。该文主要利用试油井数据构建试油领域本体。根据笔者之前的研究[15]，在骨架法以及“七步法”的基础上，结合试油方案协同设计业务流程提出一种本体构建方法，构建了试油方案设计领域本体模型，具体过程如图1所示。

图1 本体构建方法

1.2 试油领域本体概念层级结构及相互关系

试油领域本体模型以方案为中心，方案归属于部门，方案利用井的信息，方案包含配置信息。

试油方案协同设计管理系统必然有的服务就是部门管理。部门可以分为以下几种：地质、工程、施工大队。部门下又分为不同用户，例如地质大队部门下包含管理员、设计人员、审核人员等。

方案设计管理系统还应该有对方案的管理，也就是方案配置信息，包括该方案的油气类型、所属部门，设计人员、审核状态等基础信息。最后方案设计管理系统还应该有对井的信息管理，包含该口井的测井信息、录井信息、邻井信息，层位信息等。

方案设计管理以方案为中心，概念之间满足的关系如下：一个方案利用一口井，一个方案在某一时间段内只归属于一个部门(即地质设计未完成时，方案处于地质部门阶段，当地质设计完成时，方案流转到工程部门，此时，方案归属于工程部门)，每个部门有不用权限用户，如审核人员、设计人员，每个用户可以设计多个方案。

1.3 本体建构和表示

通过上述对试油领域本体类以及相互关系的分析，可以建立试油领域本体，部分本体展示如图2所示。

根据本体定义，构建本体概念集、属性集后，需要利用向本体OWL映射，其中类映射主要采用“”标签表示，例如：

然而只有类是不能够让计算机很好地理解本体的语义信息的，还应该添加类间的关系、数据属性和对象属性来详细描述类的特征。下面以井的信息为例，给出属性描述，例如井包含测井信息，里面属性分为井段、厚度、RXO、RT、ILD、AC、CNL、DEN、SP、GR、CAL、PEF、U、TH、K40、Vsh、PORE、SWE、K、解释结果。

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