Q-SY 10552-2022 勘探开发知识图谱与人工智能平台技术规范

中国石油天然气集团有限公司企业标准勘探开发知识图谱与人工智能平台技术规范2022—07-14发布2022—09—01实施IQ/SY10552—2022前言 Ⅱ 12规范性引用文件 13术语和定义 14人工智能平台架构与功能 24.1平台架构 24.2平台功能 25数据管理 35.1数据与数据集 35.2样本与样本库 46知识图谱 56.1开发流程 56.2命名规则 56.3知识获取 56.4知识融合 66.5知识图谱质量评估 66.6知识图谱应用 66.7勘探开发知识图谱 77AI计算 77.1工程分类与命名 77.2开发流程 77.3算法及模型 87.4二次开发 7.5服务发布 7.6成果共享 8平台安全要求 118.1数据、算法和模型安全 8.2人工智能技术和管理安全 附录A(规范性)知识图谱本体设计 附录B(规范性)算法注册规范 24参考文献 25ⅡQ/SY10552—2022本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则规定起草。第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的本文件由数字和信息化管理部提出。本文件由中国石油天然气集团有限公司标准化委员会信息技术专业标准化技术委员会归口。本文件起草单位：数字和信息化管理部、勘探与生产分公司、勘探开发研究院、大庆油田公司、大港油田分公司、长庆油田分公司、新疆油田分公司、规划总院。本文件主要起草人：龚仁彬、卢山、窦宏恩、张仲宏、林霞、米兰、李欣、李宁、吴淑红、丁建宇、刘国强、石玉江、钟吉彬、冉卫东、张亚顺、董烈、陈斌、刘立夏、刘宗尚、向冲、武博宇、曹晨、董世泰、高志勇、胡国艺、李顺明、武宏亮、李良川、黄晓丽。Q/SY10552—20221勘探开发知识图谱与人工智能平台技术规范本文件规定了人工智能平台架构与功能、数据管理、知识图谱、AI计算及平台安全要求。本文件适用于从事油气勘探开发科研、生产和经营管理的人工智能研究与应用的信息技术人员及业务人员。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。SY/T6184油气田勘探开发数据项属性规范值SY/T6580石油天然气勘探开发常用量和单位T/CESA1034信息技术人工智能小样本机器学习样本量和算法要求Q/SY10547(所有部分)油气勘探开发数据结构3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1人工智能artificialintelligence利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。3.2勘探开发知识图谱explorationanddevelopmentknowledgegraph对勘探开发业务知识、数据、图形图像、声像等结构化、半结构化、非结构化多模态资料进行有效加工、处理、整合、对齐，聚合大量勘探开发业务概念及其相互关系，通过<实体、关系、实体>或<实体、属性、属性值>三元组的形式来表示，可实现勘探开发知识的高效搜索、查询及推理等功3.3本体ontology在大数据语境下，本体是一些约束后续各种不同层次逻辑模型的语义模型。[来源：GB/T35295—2017,2.1.54]3.4实体entity存在或可能存在的任何具体或抽象的事物，包括这些事物间的关联。Q/SY10552—20222[来源：GB/T5271.17—2010,17.02.05]3.5属性attribute实体的一种命名的性质。[来源：GB/T5271.17—2010,17.02.12]3.6关系relation具有相同属性的各实体值的集合及这些属性。4人工智能平台架构与功能4.1平台架构中国石油认知计算平台(E8)是按照集团公司“统一规划、统一标准、统一设计、统一投资、统一建设、统一管理”原则建设，按照数据、知识、算法、算力和场景五个关键因素进行设计的，通用、开放、可扩展的人工智能平台。平台由数据管理、知识图谱、AI计算、智能服务超市、系统管理和应用场景六部分组成，人工智能平台功能架构见图1。系统管理智能服务超市模型展示模型监控发布审核知识图谱AI计算图谱管理知识服务模型部署数据管理数据集成数据集管理数据处理预处理权限管理告警管理运行监控用户管理模型管理数据存储业务应用认知分析应用场景数据图1人工智能平台功能架构4.2平台功能4.2.1.1数据管理为知识图谱和AI计算提供数据和样本。4.2.1.2数据管理具体功能包括数据集成、数据集管理、数据预处理、数据标注、样本库管理等。数据类型可支持：a)结构化数据：可包括主数据及业务数据。b)非结构化数据：文本文档，如单井文档、物探文档、油气田开发和地面工程相关文档及其他综合文档；交会图、剖面图、平面图、柱状图、立体图、三维可视图等图件类数据；岩心照片、露头照片及分析化验照片；钻井、作业、生产等现场的音视频数据等。c)半结构化数据，如网页等。Q/SY10552—202234.2.2.1知识图谱模块提供知识图谱自动化构建、更新流水线，用于知识图谱构建，支持非结构化信息抽取、图谱自动化构建更新。4.2.2.2图谱构建流程主要包括：本体选取、数据源配置、信息抽取、知识映射、知识融合和知识存储，并具有图谱管理和图谱可视化等功能。4.2.3AI计算4.2.3.1AI计算模块提供机器学习模型开发的全流程管理，具有工程管理、特征工程、算法开发与管理、模型训练、模型部署及发布功能。TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等。4.2.4.1智能服务超市应集中发布和展示AI服务和智能模型。4.2.4.2AI服务包括知识搜索、知识推荐、智能问答、命名实体识别、分词、文本相似度计算等，智能模型包括用户发布的智能化业务模型及智能服务。系统管理包括权限管理、告警管理、运行监控、用户管理、日志管理。4.2.6应用场景中国石油认知计算平台(E8)已完成五个应用场景的研发，五个场景包括测井油气层识别、初至波自动拾取、地震层位解释、抽油机井工况诊断、单井产量递减和含水预测。5数据管理5.1.1平台按照数据湖、统建系统、自建系统、其他数据的优先级获取数据。5.1.2数据应进行预处理，包括清洗、过滤、格式转换等。5.1.3平台数据宜采用常用标准的交换格式：a)地震数据：应支持业内主流地震数据格式，如SEG-Y、GeoEast数据格式等；b)测井数据：应支持业内主流测井数据格式，如LAS、WIS、CIFLog数据格式等；c)地质模型数据：应支持业内主流地质模型数据格式，如DAT等；d)功图数据：应支持业内主流示功图数据格式，如CSV数据包含位移和载荷数据对；e)岩心照片：应支持业内主流岩心照片数据格式，如JPEG、PNG等。5.1.4数据存储时应记录和存储数据集的元数据，包括数据来源、数据类型、数据内容、数据项说明。5.1.5基于正态分布、长尾分布的数据质量监控，确定数据阈值，判断数据是否为异常数据。5.1.6数据集命名规则应符合图2的规定，例如“地震_大庆油田_萨尔图_V1.0.0”,其中各部分应满足以下要求。a)专业指钻井、地震、测井、油藏开发、油气田生产等专业。4Q/SY10552—2022b)归属指油气田公司(研究院)、采油厂、作业区等组织划分。c)主要对象以油气田为单元划分(油田、探区、工区)。d)版本由主版本号、子版本号、修正版本号三项组成。版本命名规则应按照“V主版本号.子版本号.修正版本号”的格式命名，各版本之间应采用点“.”连接。主版本号和次版本号是必选的，主版本号可从0开始。e)各项之间应采用下划线“_”连接。××××xXXXXX第四层级(版本)一连接符(_)第二层级(归属)连接符(_)5.2.1平台提供不同业务场景下样本数据集的管理，包括样本的构建、编辑、清洗、导入导出功能，支持样本库的查询、可视化展示功能。5.2.3勘探开发标注的样本应满足常规勘探开发研究要求、涵盖研究范围内所有类型，且各种类型数量分布应相对均衡。5.2.4样本库分类应按专业和业务流程进行分类。b)业务活动应采用最具体的业务名称，如初至波拾取等；d)各项之间采用下划线“_”进行连接。xxX图3样本库命名规则Q/SY10552—202255.2.6样本库的共享应满足如下要求：a)应遵循数据保密的规范要求；b)应包括完整的信息描述，资源提供方信息、标注者信息、标注过程信息；c)应按申请、审核、批复和共享服务的基本流程提供服务，并包括审核过程信息。6知识图谱6.1开发流程6.1.1知识图谱的开发宜遵循如下流程：本体构建、数据准备、数据源选择、知识获取、知识映射、知识融合。6.1.2本体构建方法宜遵循如下流程。a)确定本体构建的范畴与边界：构建本体前应考虑本体的应用场景和用户。应用场景可通过提问来确定，即列出期望该领域本体可以回答的问题。b)应复用已有本体：应先确认是否可以在本领域的已有本体上进行优化和扩展。c)列出重要术语：参考《石油技术辞典》及本专业领域的书籍，列出相关的概念术语。此处不应考虑术语之间的重叠性或术语之间的关系。d)定义概念，并采取自上而下、自下而上、两者组合的任一方法定义概念间的层次结构：1)自上而下的方法应先建立领域里最基本、最抽象的概念，再细化这个概念；2)自下而上的方法应先定义最具体、最细节的概念，再将细分的概念向上聚合；3)两者组合的方法应从最重要的概念着手，由这些概念往上抽象、向下具体延伸。e)概念包含的实体之间的属性参考如下类型：1)实体的内在属性，如井的井径、深度；2)实体的外在属性，如井的编号、所在区块；3)实体的组成部分(物理或抽象),如抽油机井的组成部分；4)实体与其他实体的关系，如井与井之间的距离。f)定义属性的约束条件可参考：1)属性值数目，即该属性可以拥有的值的最大数目；2)属性值的类型，即具体的数据类型或概念；3)属性的定义域和值域，其中定义域为属性所描述的概念，值域是指属性值的概念类型。6.1.3知识图谱的开发宜采用增量更新的方式持续完善知识图谱。6.2命名规则6.2.1本体命名应遵循如下规则：a)专业指钻井、地震、测井、油藏开发、油气生产等专业；b)单位指构建本体的单位；c)版本命名应符合5.1.6d)的规定；d)各项之间应采用下划线“_”连接。6.2.2实体的命名应符合Q/SY10547的要求。6.3知识获取6.3.1结构化数据知识获取可参考如下规则并根据具体数据进行相应调整：a)表映射到本体中的概念；6Q/SY10552—2022b)列映射到表对应概念的关系；c)行映射到表对应概念的实体；d)表格值映射到属性值或实体URI(如有外键存在);e)外键映射到额外的属性；f)每个输入文件应存在一列或多列可映射到默认的name属性，应存在一列或多列可映射到默认6.3.2非结构化数据知识获取可参考如下规则：a)文本数据的知识获取可利用基于规则和字典的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法对实体、关系进行分开或联合抽取。对文本数据进行知识获取时，应先标注不少于64条文本，且每条文本中至少应标注一个三元组。b)图像数据的知识获取可从描述图像的元数据中获取，也可采用人工智能图像算法对图像或视频内容进行知识抽取，包括获取图像或视频中主要对象的类别、对象的位置、对象间的关系等。c)音频数据的知识获取可从描述音频的元数据中获取，也可采用语音识别技术转换音频为文本，从文本中抽取知识。d)其他非结构化数据可从智能分析后或描述该数据的元数据中进行知识获取。6.4知识融合6.4.1在概念层面，应利用人工审核或技术手段将抽取的知识与本体中的概念对齐。6.4.2在实体层面，应利用人工审核或技术手段识别同一实体的不同名称，进行实体对齐。6.4.3进行概念、实体对齐可参考如下计算方法。a)编辑距离：从一个字符串转成另外一个字符串所需要的编辑操作数目，编辑距离越短，相似度越高，常见方法有Levenstein距离等。b)向量距离：首先将知识表征为向量。向量可为信息检索中基于词频的统计方法生成的向量，也可为深度学习算法生成的字、词、图节点向量等。其次通过余弦相似度等方法可计算得到向量间的相似度。6.5知识图谱质量评估6.5.1知识质量评估应允许专家对获取的知识进行人工审核。6.5.2应对融合的知识进行质量控制、舍弃专家界定的可信度低的知识。6.5.3可利用公认的衡量指标对知识获取、知识融合步骤中使用的算法进行质量评估，遵守T/CESA1034中的算法要求量化方法。当衡量指标达到用户指定的阈值，即认为知识图谱获取的知识满足最低质量要求。6.6知识图谱应用知识图谱应支持如下知识服务：a)图补全：对知识图谱的内容进行补全，在图谱上增加节点(实体)和边(关系);b)图计算：至少包括最短路径、PageRank、标签传播、图向量、聚类系数的图分析算法；c)知识关联：找出实体之间的关联信息；d)知识展示：对包含合理数目实体、关系的知识图谱或子图进行可视化展示；e)知识搜索：针对实体、概念及关系进行文本搜索；f)知识推理：提供基于规则引擎的推理能力，允许用户配置规则推理获得新知识、更新知识图7第四层级(版本)—连接符(_)—第三层级(单位)第二层级(业务活动)连接符(二)第一层级(技术)Q/SY10552—202287.2.2可参考如下流程：建立工程、数据准备、数据标注、数据预处理、特征工程、算法构建、模型训练及评估、模型发布、模型应用。7.3.1平台应支持用户进行算法注册。算法注册应满足如下要求：a)扩展算法的注册应经过严格的测试和验证；b)系统运维管理员应审核后，才可将不合格的扩展算法下架；c)扩展算法命名应体现算法的原理或目标或来源；d)对于从经典算法扩展出来的算法，应在命名中体现源算法和扩展部分。7.3.2用户注册算法时应提供算法描述，包括算法分类、算法目标、算法核心技术说明、算法作者、算法发布时间、算法发布版本信息。7.3.3平台提供算法管理，训练作业使用的算法可存于平台中，在创建训练作业时应显示算法列表供选择。7.3.4算法应采用表1中的多级标签进行编码，按顺序包含三个级别的标签，级别之间用“一”连接，如01-01-00。三级标签监督学习111非监督学习222半监督学习333强化学习444555一一一图6一一一一77.3.5模型命名规则应符合图5模型命名规则，其中各部分应满足：a)业务活动应采用最具体的业务名称，如初至波拾取：b)框架命名应采用小写英文，如mindspore、tensorflow、pytorch、paddlepaddle,其他框架采用others;c)单位应采用全称；d)版本命名应符合5.1.6d)的规定；e)各项之间采用下划线“_”进行连接。7.3.6模型应具有足够的拟合能力，在所给定的数据分布上拟合程度优秀，相同条件下优先选用较少参数的模型。7.3.7模型训练应满足如下要求。a)宜按照8:2比例划分为训练集和测试集或按照8:1:1比例划分为训练集、测试集和验证集。b)当模型过拟合时，宜使用增大样本数量、减少特征数量、减少迭代次数和增加正则化方法。c)当模型欠拟合时，宜使用增加迭代次数和优选特征方法。d)分类模型与回归模型评估宜使用准确率或误差等常见指标，以测试集数据计算，评估指标应参考T/CESA1034中的算法要求量化方法。9Q/SY10552—2022连接符(_)第三层级(单位)连接符()e)同一个训练作业的所有任务应使用同一个算法，每个训练任务可设置不同的参数，不同的数据集，不同的计算资源。如果要使用另一个算法，应重新创建一个训练作业。f)运行训练作业模块应支持创建训练作业，创建和运行、停止训练任务。g)用户在准备好训练数据集后，宜使用合适的机器学习算法提交训练作业，训练出模型。在创建训练作业时应指定输入的数据集、算法和训练所需的资源。h)首次创建训练作业后，如果需要调整参数迭代训练，可基于前次训练任务的参数快速创建新任务，不应从头输入参数。i)运行成功的每个训练任务应生成一个模型，平台可将模型归档到模型管理模块进行管理。j)平台训练任务应分层管理，分为作业和任务两个层级，模型训练层级管理应符合图6的规定。模型训练7.3.8模型部署与管理应满足如下要求。a)应支持模型的查看、删除等基本操作，应对模型进行版本管理。b)应支持通过页面查看已经部署好的服务，支持按照条件新型服务过滤查询。d)应提供作业管理能力，用户可查询提交的作业运行状态和结果。e)应提供模型训练输出结果的管理归档，进行统一管理。f)应通过模型的发布操作可将模型和特征处理流程作为方案部署到平台环境中。g)应在模型状态变更为“正常”后进行部署模型的操作。h)应支持将训练完成且评估结果合理的模型进行部署，生成可以调用的在线服务。在线服务应Q/SY10552—2022支持模拟调用，支持查看服务的运行情况、监控信息、事件、运行日志等。i)应支持启动停止服务，支持对“运行完成”“异常”和“停止”状态的服务进行“启动”操作，“部署中”状态的服务不应启动。可对处于“运行中”和“告警”状态的服务进行“停止”操作，“部署中”状态的服务不应停止。j)应支持查看并使用其余用户发布的服务API。7.4.1平台支持导入算法，且算法应满足下述要求：a)算法应采用主流的程序语言编制，至少包括Python;b)算法应以ZIP压缩方式注册，压缩包至少包含以下三个文件：algorithm.json,parameters.json、Python编写的算法源文件(py文件);c)算法的编写应符合附录B的规定。7.4.2平台应支持不同专业训练样本的导入。样本格式应遵循以下规则：a)测井油气层识别的样本文件应为CSV格式，包括井号、起始深度、终止深度、油气层解释四项；b)导入测井油气层识别的样本时应给定样本集名称、区块名称，并从平台提供的曲线类型中进行选择；c)示功图样本的文件应为CSV格式，应包括井号、采集时间、数据对数、载荷位移包、载荷包、位移包、最大载荷、最小载荷及工况类型；d)地震数据体应以主流文件格式导人；e)地震处理、解释、反演等应给定样本集名称、样本类型；f)初至波拾取样本应给定样本集名称、样本类型、拾取类型(波峰、波谷、+一过零点、一+过零点)及震源类型；g)单井产量递减及含水规律预测的样本应为月度数据，且文件格式应为CSV格式，包括井名、开始月份、结束月份及产量，导入样本时应制订样本集名称、单位名称、油田类型。7.4.3新服务应通过AI计算模型的模型部署功能进行注册。服务应遵守以下规则：a)命名不应超过64个字符，以字母开头，不应以中划线结尾；b)应添加详细的服务描述，说明业务场景、模型指标、适用范围、作者及所属单位等；c)应标注服务版本号，版本命名应符合5.1.6d)的规定；d)应按照平台上提供的资源规格进行选择，并选择实例数。7.5.1产品及服务分为通用类和领域类。通用类产品及服务应采用业界最常用的命名。7.5.2产品与服务的发布应预先提交申请，经过平台管理员审核、批准后才可以发布。7.5.3用户创建并发布的人工智能服务应出现“用户服务”列表中，用户可选择发布服务到“通用AI服务”或“领域AI服务”。7.5.4发布的API服务应按照技术、业务功能进行归类，相关API应在同一目录下。发布的API服务应包括功能描述、请求URI、请求参数列表、响应参数列表，宜给出至少一个API调用示例。7.6.1用户在平台上共享的样本、模型、服务应符合信息安全规定，不应涉及违法违规内容。7.6.2用户基于人工智能平台构建的油气人工智能产品及服务，包括模型、服务、API,应在测试评Q/SY10552—2022估后发布到智能超市共享给所有用户。7.6.3用户可将自行开发的产品及服务注册到人工智能平台，经审核、测试评估后可共享给所有用户。7.6.4用户对共享内容进行变更，应先提出申请，审核通过后方可变更。7.6.5用户通过平台共享的样本、模型、服务调用次数实行统一计量。7.6.6平台应通过权限控制技术对用户上传的数据、样本、算法、模型、服务等成果予以保护。8平台安全要求8.1数据、算法和模型安全8.1.1数据集安全应包括人工智能数据的生命周期，保障数据标注过程安全、数据质量。8.1.2隐私保护类标准应重点防范因隐私数据过度采集、逆向工程、隐私数据滥用等造成的隐私数据安全风险。8.1.3算法模型安全应包括算法模型鲁棒性、安全防护、可解释性和算法偏见的安全需求。8.2人工智能技术和管理安全8.2.1人工智能安全风险管理应对人工智能数据、算法模型、技术和系统、管理和服务、产品和应用等多维度的安全风险。8.2.2人工智能系统安全应包含安全需求分析、设计、开发、测试评估、运维环节。8.2.3人工智能安全技术应包括隐私保护的机器学习、数据偏见检测、换脸检测、对抗样本防御、联邦学习。8.2.4人工智能安全运营应包括人工智能服务上线、提交或正式运行后的安全运营。Q/SY10552—2022知识图谱本体设计A.1业务本体设计物化探业务的划分应符合表A.1的规定。表A.1物化探业务划分一级业务二级业务三级业务物化探部署地面地震部署地震勘探部署井场地震部署重力勘探部署磁力勘探部署化学勘探部署电法勘探部署地震勘探地面地震采集地面地震工程设计地面地震资料采集试验地面地震资料采集地面地震处理地面地震常规处理地面地震转换波处理地面地震叠前时间偏移地面地震叠前深度偏移地面地震解释构造解释储层预测井场地震零偏移距VSP二维VSP三维VSP井间地震随钻地震重力勘探重力勘探采集重力勘探施工设计重力勘探资料采集重力勘探处理重力勘探解释磁力勘探磁力勘探采集磁力勘探施工设计磁力勘探资料采集磁力勘探处理磁力勘探解释Q/SY10552—2022表A.1(续)一级业务二级业务三级业务化学勘探化学勘探采集化学勘探施工设计化学勘探样品采集化学勘探处理化学勘探解释电法勘探电法勘探采集电法勘探施工设计电法勘探数据采集电法勘探处理电法勘探解释井筒工程业务的划分应符合表A.2的规定。表A.2井筒工程业务划分一级业务二级业务三级业务井设计井位设计井位测量钻井地质设计钻井工程设计钻井工程钻井施工钻前钻进井下复杂情况及事故处理固井完井交井钻井施工设计地质录井录井工程设计录井作业录井仪录井常规录井现场分析录井岩性地层解释录井资料解释油气综合解释录井仪录井解释地球物理测井测井资料采集裸眼井测井套管井测井测井资料解释测井资料解释设计测井资料预处理测井资料处理测井资料分析Q/SY10552—2022表A.2(续)一级业务二级业务三级业务试井高压试井水井验封油井恢复测试注水井分层测试及调配温度、压力测试流、静压测试干扰试井反应井测试干扰试井激动井测试水井压降低压试井动、静液面测量液面恢复示功图测试试油射孔设计试油地质设计常规试油施工地层测试施工试油地质成果总结测试地质成果总结井下作业作业施工设计压井施工起杆柱施工起管柱施工替喷施工井作业施工抽吸施工气举施工冲洗炮眼施工洗井施工通井施工刮削施工试压施工试挤施工封窜施工封堵施工化学剂除垢施工修补套管作业施工爆破施工取换套管作业施工Q/SY10552—2022表A.2(续)一级业务二级业务三级业务井下作业井作业施工同位素验封验窜施工封隔器验封验窜施工坐封施工打桥塞施工侧钻施工解堵施工打捞施工套铣施工磨铣施工解卡施工侦探、打铅印施工钻塞钻铣施工捞砂作业施工打水泥塞施工填砂施工滤砂管防砂施工绕丝割缝筛管防砂施T绕丝筛管防砂施工酚醛树脂防砂施工涂料充填防砂施工干灰砂防砂施工化学防砂施工热采井注汽施工杆内电加热施工管外电伴热施工酸化施工挤化学剂施工压裂施工改层施工调剖施工水井调配施工射(补)孔施工水力喷砂射孔施工完井管柱施工完井杆柱施工完井施工总结施工工作日总结施工总结Q/SY10552—2022综合研究业务的划分应符合表A.3的规定。表A.3综合研究业务划分一级业务二级业务三级业务规划与部署勘探规划与部署勘探规划设计勘探部署设计开发规划与部署开发规划设计开发部署设计勘探地质研究地层研究标准层与层序界面确定单井研究地层对比与层序地层解释地层分布特征与岩相古地理研究剥蚀地层恢复地层研究总结构造研究构造解释构造背景研究构造特征描述演化史研究构造研究总结烃源岩评价有机质类型特征研究有机质丰度特征研究有机质成熟度特征研究有机质综合评价烃源岩展布特征研究烃源岩生烃潜力研究烃源岩评价研究总结储层评价沉积相与沉积体系研究储层特征研究储层预测储层综合评价储层评价总结盖层研究盖层类型研究盖层有效性研究盖层分布研究储盖组合分析盖层分析综合研究总结圈闭评价圈闭要素描述图闭资源量计算Q/SY10552—2022表A.3(续)一级业务二级业务三级业务勘探地质研究圈闭评价圈闭优选圈闭综合评价总结油气运移研究骨架砂体分析断层分析不整合分析成藏地球化学分析输导体系综合研究总结成藏研究成藏动力分析成藏时间期次分析油藏分布特征分析成藏模式分析油气成藏综合研究总结井位部署探井井位设计探井地层压力预测探井井位部署储量计算申报区的位置与矿权描述勘探开发与储量申报简况描述油(气)藏特征综述地质储量的计算单元与储量类别研究地质储量计算参数研究地质储量与技术可采储量研究经济可采储量与剩余经济可采储量计算储量综合报告编制开发地质研究油藏地层研究确定地层层序地层对比油藏构造研究构造发育史分析构造系统解释构造系统研究断裂系统研究区域构造特征分析油藏储层研究区域沉积背景研究敏感性分析储层综合评价及分类油层分布规律及控制因素沉积相研究Q/SY10552—2022表A.3(续)一级业务二级业务三级业务开发地质研究油藏储层研究岩性研究测井二次解释物性研究非均质性研究储层预测研究油藏储量计算储量评价储量计算油藏流体及温压系统研究压力系统研究温度系统研究油气水性质研究油水关系的确定油藏类型研究油藏类型划分油气藏工程油藏开发评价试油试采分析开发历程与现状分析开发状况分析剩余油研究水淹状况分析剩余油分布规律研究剩余油潜力分析开发方案设计采油工程方案设计微生物驱油方案设计压裂酸化方案设计防砂工艺方案设计化学驱油方案设计浅海采油方案设计油层保护方案设计采气工艺方案设计注水工艺方案设计举升方式优选及设计完井工程方案设计稠油注蒸汽工艺方案设计采油气工程方案设计文档油藏工程方案设计开发原则制定开发层系划分开发方式选择井网井距选择油井单井初产预测压力保持水平确定Q/SY10552—2022表A.3(续)一级业务二级业务三级业务开发方案设计油藏工程方案设计方案部署开发指标预测地面工程方案设计经济评价方案设计分析化验业务的划分应符合表A.4的规定。表A.4分析化验业务划分一级业务岩心常规分析孔隙度分析渗透率分析油水饱和度分析岩石碳酸盐含量分析岩石氯盐含量测定稳态法油水相对渗透率测定非稳态法油水相对渗透率测定非稳态法油气相对渗透率测定非稳态法气水相对渗透率测定水驱油效率测定岩石电阻率测定自吸法岩石润湿性测定压汞法毛管压力曲线的测定离心法毛管压力曲线的测定岩心专项分析隔板法毛管压力曲线测定覆压下岩石孔隙度渗透率测定岩石孔隙体积压缩系数测试岩石力学参数测定岩石声学参数测定岩石气体突破压力测定流速敏感性评价水敏感性评价盐度敏感性评价酸敏感性评价碱敏感性评价应力敏感性评价正反向流动评价Q/SY10552—202220表A.4(续)一级业务二级业务岩心专项分析系列流体伤害评价体积流量评价钻井液完井液损害油层室内评价岩石热物性测定流体性质分析地层原油物性分析天然气藏流体物性分析凝析气藏流体物性分析易挥发原油物性分析稠油油藏流体物性分析地面原油物性测定稠油油藏原油黏度测定稠油油藏原油渗流流变特性测试原油黏温曲线测定油气田水分析碎屑岩油藏注水水质分析示踪剂检测地层古生物分析含油薄片鉴定普通薄片鉴定铸体薄片鉴定荧光薄片分析鉴定岩石比表面和孔径分布测定包裹体分析电子探针测定重矿物鉴定铸体薄片孔隙特征图像分析阴极发光分析鉴定碎屑岩粒度分析黏土矿物X衍射分析X-衍射全岩矿物分析黏土阳离子交换及盐基分量测定岩石样品扫描电子显微镜分析岩心岩石矿物能谱定量分析岩屑岩石矿物能谱定量分析ICP-AES样品金属含量分析孢粉分析鉴定介形类化石分析鉴定Q/SY10552—202221表A.4(续)一级业务二级业务地层古生物分析轮藻化石鉴定腹足类化石分析鉴定牙形石分析鉴定几丁虫化石分析鉴定地球化学分析干酪根显微组分鉴定及类型划分沉积岩中镜质组反射率测定全岩光片显微组分测定分析岩石热解分析原油全烃气相色谱分析岩石中总有机碳的测定岩石有机质中碳、氢、氧元素分析岩石中氯仿沥青的抽提测定岩石可溶有机物和原油族组分分析岩石氯仿抽提物及原油中饱和烃气相色谱分析天然气的组成分析石油和沉积有机质的碳同位素分析碳酸盐岩碳、氧同位素测定生物标志物芳烃色谱一质谱分析生物标志物饱和烃色谱一质谱分析岩石热蒸发烃气相色谱分析岩屑罐顶气轻烃气相色谱分析轻烃气相色谱分析棒薄层色谱分析提高采收率室内分析稠油油藏高温相对渗透率测定稠油油藏驱油效率测定表面活性剂室内评价交联剂性能试验聚合物性能测定最低混相压力细管实验测定驱油用石油磺酸盐性能测定表面及界面张力测定泡沫排水采气用起泡剂评价方法碱产品检测油气开发生产业务的划分应符合表A.5的规定。Q/SY10552—202222表A.5油气开发生产一级业务二级业务三级业务油气藏工程管理生产计划单井生产计划油气田生产计划油气生产单井生产油气田生产动态分析单井动态分析井组动态分析区块单元动态分析采油气工程管理注采工程管理机采系统管理井下技术状况分析注水系统管理站库生产运行油气集输管理站库设备维护集输设备运行注采工艺管理单井工艺设计配套工艺设计采气工艺管理工艺效果迫踪地面工程业务的划分应符合表A.6的规定。表A.6地面工程一级业务二级业务地面工程设计电网设计管线设计站库设计油田设施设计采油平台设计管线施工地面工程施工站库施工电网施工采油平台施工油田设施施工A.2通用关系设计表A.7规定了通用关系。Q/SY10552—202223关系名说明示例用于A用于B,或说A的目的是B桥“用于”跨过河水位于B是A所处的位置，或是A的放置位置导致A和B都是事件，A导致B运动“导致”出汗子事件A和B都是事件，B是A的一个子事件钻井“子事件”下钻前序事件A和B都是事件，A发生的前提是B先发生睡觉“前序事件”闭眼后序事件A和B都是事件，A发生的前提是B后发生会议“后序事件”闭幕式前提A的前提是B,B先发生，A才会发生，A依赖于B做梦“前提”睡觉阻碍原因B阻碍了A,A是目标，B是实现A过程中的阻碍或障碍睡觉“阻碍原因”噪声A和B有非常相近的意思西红柿“同义”番茄反义A和B是意义相反或相对的词密集“反义”稀疏定义利用B对于A的本质特征、或内涵和外延进行表述和平“定义”没有战争形式A是B的一种形式，“形式”关系是动词之间的关系拍卖“形式”销售A和B可以一起被找到或发现椅子“附近”桌子上下文A