本发明涉及油气勘探开发技术领域，尤其涉及基于贝叶斯理论和cofrac的石油钻井风险评估平台。
背景技术：
钻井风险预测是指依据钻井作业数据运用一定的方法对钻井作业中存在的风险进行预测，以达到预防和控制的目的。钻井作业具有十分复杂的流程，其过程中存在许多不确定性因素的影响。因此，对钻井过程中的影响因素进行风险预测就十分重要，有效的预测结果对于钻井现场作业具有重大的知道意义。目前在进行风险评估时，样本量较小，准确度较低。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供基于贝叶斯理论和cofrac的石油钻井风险评估平台，以克服上述现有技术中的不足。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：基于贝叶斯理论和cofrac的石油钻井风险评估平台，包括原始数据获取模块、风险分析模块、专家端和反馈信息接收模块；
原始数据获取模块，用于获取待分析石油钻井工程的实测数据；
风险分析模块，以现有案例的数据为基础建立风险模型，并将实测数据导入到该风险模型中来预测待分析石油钻井工程风险事件发生的概率和可能造成的后果；
专家端，用于获取实测数据以及风险分析模块所预测的风险事件发生的概率和可能造成的后果；
反馈信息接收模块，用于接收专家端所反馈的信息。
进一步，风险分析模块包括数据库、模型建立单元和分析单元；
数据库，用于存储各现有案例的数据；
模型建立单元，以现有案例为基础建立风险模型；
分析单元，将实测数据导入到风险模型中来预测待分析石油钻井工程风险事件发生的概率和可能造成的后果。
进一步，风险分析模块还包括相似度匹配单元；
相似度匹配单元，用于根据获取的实测数据在数据库中匹配出至少一个相似度最接近的现有案例，并将匹配出的相似度最接近的现有案例传输至模型建立单元来建立风险模型；
进一步，风险分析模块还包括风险评价单元；
风险评价单元，用于根据风险事件发生的概率和可能造成的后果确定风险大小的先后次序。
进一步，风险分析模块还包括数据发送单元；
数据发送单元，用于将实测数据以及分析单元所预测的风险事件发生的概率和可能造成的后果传输至专家端。
本发明的有益效果是：通过将现有案例进行集中，然后利用风险分析模块进行相似度匹配计算以及增设专家端进行评估，这样不仅能够保证具有足够数量的样本，而且准确度相对较高。
附图说明
图1为本发明所述基于贝叶斯理论和cofrac的石油钻井风险评估平台的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，基于贝叶斯理论和cofrac的石油钻井风险评估平台，包括原始数据获取模块1、风险分析模块2、专家端3和反馈信息接收模块4；
原始数据获取模块1，用于获取待分析石油钻井工程的实测数据；
风险分析模块2，以现有案例的数据为基础建立风险模型，并将实测数据导入到该风险模型中来预测待分析石油钻井工程风险事件发生的概率和可能造成的后果；
专家端3，用于获取实测数据以及风险分析模块2所预测的风险事件发生的概率和可能造成的后果；
反馈信息接收模块4，用于接收专家端3所反馈的信息。
风险分析模块2包括数据库210、模型建立单元230和分析单元240；
数据库210，用于存储各现有案例的数据；
模型建立单元230，以现有案例为基础建立风险模型；
分析单元240，将实测数据导入到风险模型中来预测待分析石油钻井工程风险事件发生的概率和可能造成的后果。
风险分析模块2还包括相似度匹配单元220；
相似度匹配单元220，用于根据获取的实测数据在数据库210中匹配出至少一个相似度最接近的现有案例，并将匹配出的相似度最接近的现有案例传输至模型建立单元230来建立风险模型；
风险分析模块2还包括风险评价单元260；
风险评价单元260，用于根据风险事件发生的概率和可能造成的后果确定风险大小的先后次序。
风险分析模块2还包括数据发送单元250；
数据发送单元250，用于将实测数据以及分析单元240所预测的风险事件发生的概率和可能造成的后果传输至专家端3。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。