本发明涉及模型构建，尤其涉及一种基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法。
背景技术：
1、早期，石油工程的安全评估主要依赖经验和定性分析。随着计算技术的发展，出现了基于概率风险评估(pra)的方法，这些方法通过定量分析提高了评估的科学性。然而，传统pra方法往往缺乏对动态因素的考虑，难以适应复杂多变的石油工程环境。随着石油工程安全评估模型逐渐向动态化、智能化方向发展。动态风险评估(dra)模型引入了时间序列分析和动态模拟技术，可以实时监测和评估风险变化。这些模型结合了多种数据源，如传感器数据、历史事故数据和环境监测数据，通过机器学习和数据挖掘技术，提高了风险预测的准确性和及时性。近年来，随着大数据技术和物联网(iot)的应用，石油工程安全评估模型进一步得到了优化。大数据技术可以处理海量的复杂数据，提高数据分析和处理能力，而物联网技术则实现了数据的实时采集和传输，增强了模型的动态响应能力。然而，目前传统的地质影响评估往往局限于单一层次的分析，缺乏对多层次影响因素的综合考虑，同时对风险传播路径的分析常常局限于表面层次，缺乏对风险在不同阶段传播的深入理解，进而导致对石油工程安全风险的动态感知和即时响应能力较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取石油工程区域地质数据；对石油工程区域地质数据进行多维传感器部署，生成石油开采传感器部署网络；基于石油开采传感器部署网络进行环境传感数据采集，得到标准石油开采环境采集数据；
4、步骤s2：对标准石油开采环境采集数据进行石油开采地理高程转换，生成石油开采地理高程数据；基于石油开采地理高程数据进行多层次石油开采影响评估，生成石油开采多层次影响数据；对石油开采多层次地质影响因子进行多场耦合数值模拟，生成油气开采风险影响因子；
5、步骤s3：基于油气开采风险影响因子进行数据安全监测，生成油气开采风险监测数据；对油气开采风险监测数据进行流引擎优化，生成动态风险指标矩阵；对动态风险指标矩阵进行集群并行处理，生成石油开采风险特征向量；
6、步骤s4：构建石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据；对石油工程开采风险预测数据进行风险传播模拟，生成石油工程风险传播路径图；
7、步骤s5：对石油工程风险传播路径图进行阶段高风险标识，生成高风险石油工程阶段数据；对高风险石油工程阶段数据进行动态风险决策，生成高风险石油工程阶段决策策略，以执行石油工程安全风险调整作业。
8、本发明通过获取和部署传感器网络，可以实时收集环境数据，如温度、压力、湿度等，从而优化石油开采环境监测和管理。标准化的数据采集有助于准确评估工程区域的环境状况，为后续步骤提供可靠的数据支持。通过地理高程转换和多层次影响评估，可以全面理解石油开采对地质和环境的影响。多场耦合数值模拟有助于模拟不同地质影响因子的复杂相互作用，从而精确评估开采风险。动态风险指标矩阵和风险特征向量的生成，使得可以实时监测和评估石油开采的安全风险。流引擎优化和集群并行处理提高了数据处理效率和响应速度，有助于快速识别和应对潜在风险。通过动态评估模型和风险预测数据，可以提前识别和预测石油开采过程中出现的各种风险。风险传播模拟和路径图的生成有助于理解风险扩散机制，指导制定更有效的风险管理策略。标识和动态决策高风险阶段，有助于在关键时刻及时调整和优化开采策略，降低风险发生概率，保障石油工程的安全和稳定进行。因此，本发明通过对石油工程阶段数据进行数据整合、动态监测和风险传播路径分析，并通过石油工程安全风险评估，提高了石油工程安全风险的动态感知和即时响应能力。
9、优选的，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：利用gis获取石油工程区域地质数据；
11、步骤s12：对石油工程区域地质数据进行开采范围分析，生成石油开采范围数据；
12、步骤s13：通过石油开采范围数据进行多维传感器部署，生成石油开采传感器部署网络；
13、步骤s14：基于石油开采传感器部署网络进行环境传感数据采集，得到石油开采环境采集数据；对石油开采环境采集数据进行数据预处理，生成标准石油开采环境采集数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化。
14、本发明通过gis系统可以快速、准确地获取石油工程区域的地质数据。这些数据包括地形、地貌、地质构造等关键信息，有助于全面了解石油开采区域的地质情况，为后续的开采规划提供基础数据支持。通过对地质数据进行分析，可以确定最适合的开采范围，最大化资源利用效率，减少不必要的开采范围和资源浪费。同时，可以规避地质条件较差或有潜在风险的区域，确保开采的安全性和经济性。基于开采范围数据进行多维传感器部署，可以实现对开采过程的全面监控。传感器部署网络能够实时监测地质变化、设备运行状态和环境条件，及时发现并处理异常情况，确保开采过程的稳定和高效。通过传感器网络采集环境数据，能够全面了解开采区域的环境状况。数据预处理步骤(数据清洗、缺失值填充和数据标准化)确保了数据的准确性和一致性，为后续的分析和决策提供可靠的数据基础。
15、优选的，步骤s2包括以下步骤：
16、步骤s21：对标准石油开采环境采集数据进行地质数据提取，得到石油开采地质数据，其中石油开采地质数据包括地质勘探数据和钻孔数据；
17、步骤s22：对地质勘探数据和钻孔数据进行石油开采地理高程转换，生成石油开采地理高程数据；
18、步骤s23：基于石油开采地理高程数据进行多层次石油开采影响评估，生成石油开采多层次影响数据；
19、步骤s24：对石油开采多层次地质影响因子进行多场耦合数值模拟，生成油气开采风险影响因子。
20、本发明通过提取地质数据，可以获得详细的地质勘探和钻孔信息。这些数据可以帮助全面了解地下结构和油气藏的分布，为精确开采提供必要的数据支持，确保开采过程的科学性和合理性。将地质勘探数据和钻孔数据进行地理高程转换，可以获得更加精确的地理高程信息。这有助于精确定位油气藏的位置和深度，为钻探作业提供准确的指导，减少盲目钻探和不必要的成本，提高钻探效率和成功率。通过地理高程数据进行多层次的影响评估，可以全面评估石油开采对不同层次的地质和环境影响。这有助于识别潜在的风险和问题，制定相应的应对措施，确保石油开采活动的安全性和可持续性。通过多场耦合数值模拟，可以详细分析不同地质影响因子在开采过程中的相互作用及其综合影响。这有助于准确评估油气开采的风险，为决策提供科学依据，从而降低风险。
21、优选的，步骤s23包括以下步骤：
22、步骤s231：基于石油开采地理高程数据进行开采地层划分，生成开采地层划分数据；基于开采地层划分数据对标准石油开采环境采集数据进行地层岩性分析，生成地层岩性分析数据；对地层岩性分析数据进行断层构造分析，生成石油开采地质影响数据；
23、步骤s232：对石油开采地理高程数据进行油气开采岩石力学性质分析，生成岩石力学性质数据；通过岩石力学特质数据对标准石油开采环境采集数据进行地层压力分析，生成石油开采力学影响数据；
24、步骤s233：根据石油开采地理高程数据进行油气储层分布计算，得到油气储层分布数据；基于油气储层分布数据进行油气流体性质评估，生成油气流体性质评估数据；将石油开采地质影响数据、石油开采力学影响数据和油气流体性质评估数据进行数据整合，生成石油开采多层次影响数据。
25、本发明通过准确划分开采地层，可以有效确定各层位的地质特征和资源分布，优化开采计划，最大化资源利用率，并减少对不相关地层的干扰。通过岩性分析，可以了解不同地层的岩石类型和物理性质，为钻探和开采提供详细的地质信息，确保施工的精确性和安全性。断层构造分析可以识别和评估潜在的地质风险，避免因断层活动导致的开采事故，确保开采过程的安全和稳定。了解岩石的力学性质，有助于评估地层的稳定性和承载能力，优化钻探参数和开采策略，减少开采风险。通过地层压力分析，可以预测和监测地层压力变化，防止井喷、井塌等事故的发生，确保开采过程的安全。准确计算油气储层的分布情况，可以优化井位设计和开采方案，最大化油气回收率，提高经济效益。评估油气流体性质，可以了解油气的物理化学特性，为加工处理和市场销售提供重要依据，提高油气产品的质量和市场竞争力。通过多维数据的整合分析，可以全面、系统地评估石油开采的多层次影响，优化开采决策，确保开采活动的可持续性和高效性。
26、优选的，根据石油开采地理高程数据进行油气储层分布计算包括：
27、对石油开采地理高程数据进行地形建模，生成石油开采地形数据；对石油开采地形数据进行等高线生成，得到石油开采等高线数据；对石油开采等高线数据进行弯曲度计算，得到石油开采地形变化数据；
28、利用地质勘探数据对石油开采地形变化数据进行储层层级判断，生成初始石油开采储层层级厚度数据；通过初始石油开采储层层级厚度数据进行测井数据采集，生成测井数据；基于地层岩性分析数据对测井数据进行孔隙度计算，得到储层孔隙度数据；
29、基于储层孔隙度数据对初始石油开采储层层级厚度数据进行储层特征分析，得到初始储层渗透率评估数据和初始储层饱和度数据；利用初始储层渗透率评估数据和初始储层饱和度数据对石油开采地形变化数据进行储层分布优化，生成石油开采储层厚度图；
30、对石油开采储层厚度图进行油气储层分布计算，得到油气储层分布数据。
31、本发明通过地形建模能够详细描绘开采区域的地形特征，为后续的等高线生成和弯曲度计算提供基础数据，有助于准确定位和规划开采活动。等高线数据可以直观显示地形的高低起伏，帮助识别潜在的储层分布区域，为进一步的地质分析和开采计划提供参考。弯曲度计算可以揭示地形的变化趋势和复杂程度，有助于识别储层的位置和特征，提高开采精度和效率。通过地质勘探数据的综合分析，可以准确划分储层的层级和厚度，确定储层的分布范围和特征，为测井数据采集提供指导。通过地质勘探数据的综合分析，可以准确划分储层的层级和厚度，确定储层的分布范围和特征，为测井数据采集提供指导。孔隙度数据可以反映储层的储油能力，帮助评估油气的分布和储量，为开采策略的制定提供科学依据。通过分析储层的渗透率和饱和度，可以评估油气在储层中的流动性和含量，为优化开采策略提供重要参考。储层分布优化可以更准确地反映储层的实际情况，优化开采方案，确保开采过程的高效和安全，通过综合计算，可以准确确定油气储层的空间分布，优化井位设计和开采方案。
32、优选的，步骤s3包括以下步骤：
33、步骤s31：基于油气开采风险影响因子进行数据安全监测，生成油气开采风险监测数据；
34、步骤s32：对油气开采风险监测数据进行流引擎优化，生成动态风险指标矩阵；
35、步骤s33：对动态风险指标矩阵进行数据块拆分，得到动态风险数据块；对动态风险数据块进行集群节点分布，生成分布式动态风险数据块；
36、步骤s34：对分布式动态风险数据块进行并行处理，得到局部风险特征数据；对局部风险特征数据进行风险因子聚合，生成初始风险特征集；对初始风险特征集进行数据降维，生成石油开采风险特征向量。
37、本发明通过对油气开采风险影响因子的监测，可以实时获取开采过程中的风险信息，及时发现和预警潜在的风险，确保开采活动的安全性和连续性。流引擎优化可以提高数据处理和分析的效率，生成的动态风险指标矩阵能够反映风险变化的实时动态，为风险管理和决策提供准确和及时的信息。数据块拆分和集群节点分布可以有效地管理和处理大规模风险数据，通过分布式处理提高数据处理的速度和效率，实现对风险数据的高效管理和分析。并行处理提高了数据处理的效率，风险因子聚合和数据降维有助于提取和简化关键风险特征，生成的风险特征向量可以准确反映油气开采过程中的风险特征，帮助制定更加精确和有效的风险管理策略。
38、优选的，步骤s32包括以下步骤：
39、步骤s321：对油气开采风险监测数据进行流数据接入，得到油气开采风险监测数据流；
40、步骤s322：通过复杂时间处理规则对油气开采风险监测数据流进行事件模式定义，生成油气开采事件监测流；对油气开采事件检测流进行关键事件检测，生成油气开采风险关键事件；
41、步骤s323：对油气开采风险关键事件进行风险权重分配，生成动态风险指标矩阵。
42、本发明通过流数据接入，可以实时获取和处理油气开采过程中的风险监测数据，确保数据的实时性和连续性，为后续的事件检测和分析提供基础。复杂时间处理规则和事件模式定义可以帮助识别和提取风险监测数据中的重要事件，通过关键事件检测，能够及时发现潜在的风险点，进行早期预警和响应，避免重大事故的发生。通过对关键事件的风险权重分配，可以量化和评估各类风险的严重程度，生成的动态风险指标矩阵能够全面反映当前的风险状态，为风险管理和决策提供准确的依据，优化风险控制策略。通过流数据接入和实时处理，确保风险监测数据的实时性和连续性，能够迅速响应和处理潜在的风险事件。通过复杂时间处理规则和关键事件检测，能够精准识别和提取重要风险事件，提高风险评估的准确性。动态风险指标矩阵综合了多种风险事件的权重分配，能够全面反映开采过程中的风险状况，为科学决策提供可靠依据。早期发现和识别关键风险事件，进行风险预警和及时响应，减少事故发生的可能性，保障开采过程的安全性和稳定性。
43、优选的，步骤s4包括以下步骤：
44、步骤s41：构建石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据；
45、步骤s42：通过油气开采风险影响因子进行石油工程项目网络节点定义，得到石油工程项目网络节点数据；基于石油工程项目网络节点数据进行风险传播网络结构构建，得到初始风险传播网络结构；
46、步骤s43：根据石油开采风险预测数据对初始风险传播网络结构进行节点权重分配，生成风险传播网络结构；对风险传播网络结构进行传播过程模拟，生成风险传播过程模拟数据；
47、步骤s44：基于风险传播过程模拟数据对风险传播网络结构进行节点传播路径追踪，生成石油工程风险传播路径图。
48、本发明通过构建动态评估模型，可以系统、动态地评估石油工程中的各种风险。将动态风险指标矩阵导入模型中进行开采风险预测，可以生成准确、实时的风险预测数据，帮助及时识别和评估潜在的风险，提高风险管理的前瞻性和有效性。通过定义和构建风险传播网络结构，可以全面了解石油工程项目中的各个节点及其相互关系，有助于系统地识别和分析风险传播路径，提高对风险的整体把控能力。通过节点权重分配和传播过程模拟，可以定量化评估各节点在风险传播中的重要性和影响力，生成的传播过程模拟数据能够真实反映风险传播的动态过程，帮助识别关键节点和潜在的风险传播路径，制定有效的风险控制策略。通过节点传播路径追踪，可以直观展示风险传播的具体路径和过程，生成的风险传播路径图能够帮助全面了解和监控风险传播的动态变化，及时采取措施阻止或减缓风险的传播，保障石油工程项目的安全和稳定。通过构建风险动态评估模型和传播网络结构，可以全面系统地评估和管理石油工程中的各种风险。实时预测和模拟风险传播过程，能够提前识别和评估潜在风险，提高风险管理的前瞻性和主动性。定量化的节点权重分配和传播过程模拟，能够准确评估各节点的重要性和影响力，提高风险评估的精准度。通过生成的风险传播路径图，可以直观展示风险传播的具体路径和过程，帮助及时采取措施控制和减缓风险传播，保障项目的安全和稳定。
49、优选的，步骤s41包括以下步骤：
50、步骤s411：对动态风险指标矩阵进行数据拆分，得到模型训练集、模型验证集和模型测试集；
51、步骤s412：利用深度神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成风险评估训练模型；通过模型验证集对风险评估训练模型进行模型泛化能力评估，生成模型泛化性能数据；
52、步骤s413：通过模型泛化性能数据对风险评估训练模型进行模型架构及超参数调整，从而生成风险评估调整模型；根据模型测试集对风险评估调整模型进行前向传播计算，生成风险评估测试数据；
53、步骤s414：对风险评估测试数据进行预测性能评估，生成模型预测性能评估数据；基于模型预测性能评估数据对风险评估调整模型进行模型迭代优化，从而生成石油工程安全风险动态评估模型；将动态风险指标矩阵导入至石油工程安全风险动态评估模型中进行开采风险预测，生成石油工程开采风险预测数据。
54、本发明通过数据拆分可以有效避免模型在训练过程中的过拟合问题，同时确保模型在训练、验证和测试阶段的数据独立性和代表性，提高模型评估的可信度和稳定性。通过深度神经网络的训练，能够从大量的数据中学习复杂的模式和规律，生成的风险评估训练模型能够准确地预测石油工程开采中的各种风险。模型泛化能力评估则可以评估模型在新数据上的表现能力，确保模型具有良好的泛化能力，能够适应不同条件下的风险预测需求。模型架构及超参数调整可以进一步优化模型的性能和准确度，确保模型在不同数据集上都能表现良好。通过前向传播计算生成的风险评估测试数据能够评估模型在实际应用中的预测能力，为模型的进一步优化和改进提供实证支持。通过预测性能评估和模型迭代优化，可以不断改进和提升模型的预测准确度和稳定性，生成的石油工程安全风险动态评估模型能够有效预测和管理开采过程中的各种风险。将动态风险指标矩阵导入模型中进行开采风险预测，能够实现实时和准确的风险监控和预警，帮助决策者及时制定有效的风险管理策略。
55、优选的，步骤s5包括以下步骤：
56、步骤s51：对石油工程风险传播路径图进行石油工程安全风险标识，得到石油工程阶段风险标识数据；
57、步骤s52：将石油工程阶段风险标识数据和预设的阶段风险标识数据阈值进行对比，当石油工程阶段风险标识数据大于或等于预设的阶段风险标识阈值时，则生成高风险石油工程阶段数据；
58、步骤s53：对高风险石油工程阶段数据进行动态风险决策，生成高风险石油工程阶段决策策略，以执行石油工程安全风险调整作业。
59、本发明通过对风险传播路径图的标识，能够清晰地识别和展示石油工程不同阶段的安全风险分布和影响路径，帮助决策者全面理解和分析各个阶段的风险情况。通过设定阶段风险标识阈值，能够快速识别出存在高风险的石油工程阶段，及时预警和响应高风险事件，避免潜在的安全事故和生产中断。通过动态风险决策，可以根据实时的高风险数据制定和调整安全风险管理策略和应急措施，确保石油工程的安全生产和运行。这种策略性的决策可以有效减少事故发生的可能性，保障人员和设备的安全。通过动态监测和风险标识，能够实时响应石油工程中的安全风险，避免事故的发生。通过设定阈值和对比分析，提前预警和识别高风险阶段，为决策者提供重要的决策依据。通过动态风险决策和调整作业，能够有效地控制和管理石油工程中的各种风险，保障生产的顺利进行和安全性。
60、本发明的有益效果在于通过获取石油工程区域地质数据，可以获取关键的地质信息，为后续的传感器部署和决策提供准确的基础数据。通过对地质数据进行多维传感器部署，可以建立一个覆盖整个石油开采区域的传感器网络，用于采集环境传感数据。通过环境传感数据采集，可以获取标准的石油开采环境数据，为后续的评估和决策提供基础。通过对标准石油开采环境采集数据进行地理高程转换，可以生成石油开采地理高程数据，进一步提供石油开采影响评估的依据。基于石油开采地理高程数据，进行多层次石油开采影响评估，可以得到石油开采的多层次影响数据，帮助了解开采对环境的影响。对石油开采多层次地质影响因子进行多场耦合数值模拟，可以生成油气开采风险影响因子，用于后续的风险监测和评估。基于油气开采风险影响因子进行数据安全监测，可以生成油气开采风险监测数据，用于对开采风险的实时监测和控制。对油气开采风险监测数据进行流引擎优化，可以生成动态风险指标矩阵，为后续的风险评估和预测提供更准确的数据。通过构建石油工程安全风险动态评估模型，将动态风险指标矩阵导入模型进行开采风险预测，可以生成石油工程开采风险预测数据，并进行风险传播模拟，生成石油工程风险传播路径图。对石油工程风险传播路径图进行阶段高风险标识，生成高风险石油工程阶段数据，并对高风险石油工程阶段数据进行动态风险决策，生成高风险石油工程阶段决策策略，以执行石油工程安全风险调整作业，可以实现对石油工程安全风险的评估、预测和决策，从而提高石油工程的安全性和可持续性。因此，本发明通过对石油工程阶段数据进行数据整合、动态监测和风险传播路径分析，并通过石油工程安全风险评估，提高了石油工程安全风险的动态感知和即时响应能力。
1.一种基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，根据石油开采地理高程数据进行油气储层分布计算包括：
6.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s32包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s41包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的基于石油工程安全风险动态评估模型的构建方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
