贝叶斯网络是利用图模型表示概率知识的模型,具有较强的可视性,其推理结果具备较强的可信性。因此,贝叶斯网络已经成为解决不确定性问题推理的一大有效工具,理论基础牢靠,应用范围广泛。本文在深入学习贝叶斯网络的基础上,通过将贝叶斯网络与神经网络、马尔科夫链、模糊数学理论相结合,提出了下列三种在特定情况下,对问题具有针对性的新方法。(1)提出了神经网络与贝叶斯网络结合的预测预警方法。它的中心思想是将神经网络优良的预测性能和贝叶斯网络优良的诊断性能结合起来,依据当前样本对指标进行预测,并对风险进行预警。在油田区块开发预测预警实例中,将神经网络在指标原本量纲下预测得到的实际值通过3σ法则确定警度后,形成状态概率分布,输入贝叶斯网络进行推理,诊断油田开发风险,得到风险源的后验概率分布。该方法提高了证据的可信度和诊断的准确度,诊断结果也与现场实际相符。(2)提出了马尔科夫链和贝叶斯网络融合的预测诊断方法。该方法从纵横两个方面对指标风险和全局风险进行预测,避免了单纯使用贝叶斯网络预测时由于重复使用某些数据而造成过度拟合,影响预测的准确性。在钻井风险预测实例中,将分别应用两种方法对同一钻井风险数据进行预测的结果进行了对比。对比结果显示,单独使用马尔科夫链进行底层指标预测的准确度为81.82%,单独使用贝叶斯网络进行底层指标预测的准确度为45.45%,这表明了在预测底层指标时马尔科夫链的效果要优于贝叶斯网络。在融合的新方法预测上层指标时,准确度为100%。(3)提出了基于模糊理论和贝叶斯网络的模糊贝叶斯网络方法。从理论上论证了模糊隶属度和指标概率分布之间的关系,将状态组合构成的模糊集的隶属度函数定义为指标状态的主观概率。模糊贝叶斯网络方法主要着眼于人的主观经验和数据信息的结合。采用模糊隶属函数确定的网络初始参数,几乎处处依赖于主观经验;而对网络参数的实例化过程则将样本数据包含的信息纳入网络参数。通过该方式确定的网络参数既合情,也合理,推理结果自然也合情合理。在油田区块开发风险预测实例中,模糊贝叶斯网络的推理结果完全反映了高含水期油田各观测指标和产量之间的关系。