Ontology-based approach for standard formats integration in reservoir modeling

• Main Author: Werlang, Ricardo
• Other Authors: Abel, Mara
• Format: Others
• Language: English
• Published: 2015
• Subjects: Ontologias; Geociências; Informática médica; Geological data integration; Communication standard formats; Conceptual modeling; Ontology; Foundational ontology; Geological objects mapping
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/115196

A integração de dados oriundos de fontes autônomas e heterogêneas ainda é um grande problema para diversas aplicações. Na indústria de petróleo e gás, uma grande quantidade de dados é gerada diariamente a partir de múltiplas fontes, tais como dados sísmicos, dados de poços, dados de perfuração, dados de transporte e dados de marketing. No entanto, estes dados são adquiridos através da aplicação de diferentes técnicas e representados em diferentes formatos e padrões. Assim, estes dados existem de formas estruturadas em banco de dados e de formas semi-estruturadas em planilhas e documentos, tais como relatórios e coleções multimídia. Para lidar com a heterogeneidade dos formatos de dados, a informação precisa ser padronizada e integrada em todos os sistemas, disciplinas e fronteiras organizacionais. Como resultado, este processo de integração permitirá uma melhor tomada de decisão dentro de colaborações, uma vez que dados de alta qualidade poderão ser acessados em tempo hábil. A indústria do petróleo depende do uso eficiente desses dados para a construção de modelos computacionais, a fim de simplificar a realidade geológica e para ajudar a compreende-la. Tal modelo, que contém objetos geológicos analisados por diferentes profissionais—geólogos, geofísicos e engenheiros — não representa a realidade propriamente dita, mas a conceitualização do especialista. Como resultado, os objetos geológicos modelados assumem representações semânticas distintas e complementares no apoio à tomada de decisões. Para manter os significados pretendidos originalmente, ontologias estão sendo usadas para explicitar a semântica dos modelos e para integrar os dados e arquivos gerados nas etapas da cadeia de exploração. A principal reivindicação deste trabalho é que a interoperabilidade entre modelos da terra construídos e manipulados por diferentes profissionais e sistemas pode ser alcançada evidenciando o significado dos objetos geológicos representados nos modelos. Nós mostramos que ontologias de domínio desenvolvidas com o apoio de conceitos teórico de ontologias de fundamentação demonstraram ser uma ferramenta adequada para esclarecer a semântica dos conceitos geológicos. Nós exemplificamos essa capacidade através da análise dos formatos de comunicação padrões mais utilizados na cadeia de modelagem (LAS, WITSML e RESQML), em busca de entidades semanticamente relacionadas com os conceitos geológicos descritos em ontologias de Geociências. Mostramos como as noções de identidade, rigidez, essencialidade e unidade, aplicadas a conceitos ontológicos, conduzem o modelador à definir mais precisamente os objetos geológicos no modelo. Ao tornar explícitas as propriedades de identidade dos objetos modelados, o modelador pode superar as ambiguidades da terminologia geológica. Ao fazer isso, explicitamos os objetos e propriedades relevantes que podem ser mapeados a partir de um modelo para outro, mesmo quando eles estão representados em diferentes nomes e formatos. === The integration of data issued from autonomous and heterogeneous sources is still a significant problem for an important number of applications. In the oil and gas industry, a large amount of data is generated every day from multiple sources such as seismic data, well data, drilling data, transportation data, and marketing data. However, these data are acquired by the application of different techniques and represented in different standards and formats. Thus, these data exist in a structured form in databases, and in semi-structured forms in spreadsheets and documents such as reports and multimedia collections. To deal with this large amount of information, as well as the heterogeneous data formats of the data, the information needs to be standardized and integrated across systems, disciplines and organizational boundaries. As a result, this information integration will enable better decision making within collaborations, once high quality data will be accessible timely. The petroleum industry depends on the efficient use of these data to the construction of computer models in order to simplify the geological reality and to help understanding it. Such a model, which contains geological objects analyzed by different professionals – geologists, geophysicists and engineers – does not represent the reality itself, but the expert’s conceptualization. As a result, the geological objects modeled assume distinct semantic representations and complementary in supporting decision-making. For keeping the original intended meanings, ontologies were used for expliciting the semantic of the models and for integrating the data and files generated in the various stages of the exploration chain. The major claim of this work is that interoperability among earth models built and manipulated by different professionals and systems can be achieved by making apparent the meaning of the geological objects represented in the models. We show that domain ontologies developed with support of theoretical background of foundational ontologies show to be an adequate tool to clarify the semantic of geology concepts. We exemplify this capability by analyzing the communication standard formats most used in the modeling chain (LAS,WITSML, and RESQML), searching for entities semantically related with the geological concepts described in ontologies for Geosciences. We show how the notions of identity, rigidity, essentiality and unity applied to ontological concepts lead the modeler to more precisely define the geological objects in the model. By making explicit the identity properties of the modeled objects, the modeler who applies data standards can overcome the ambiguities of the geological terminology. In doing that, we clarify which are the relevant objects and properties that can be mapped from one model to another, even when they are represented with different names and formats.