测井曲线自动分层的建模与应用

测井曲线分层是物理勘探中的首要工作.论文在分析自然伽玛、自然电位、密度等多条曲线形态特征的基础上,提出了主成分分析、小波变换与综合方差比分析相结合的方法,完成了对多测井曲线的自动分层.针对非地层因素引起的数据干扰问题,加入了程序比较字符串的方式提取公共曲线,并归并薄层界面.实际结果表明,该方法兼顾了分层效率和分层精度的要求,具有较高的应用价值.     

基于自组织神经网络在油气分层中的研究

测井曲线的分层研究是勘探和开发油气资源的重要手段,也是认识油气层的地质面貌,以及剖析油气藏量内在规律的一种有力武器。该文介绍了一种基于自组织神经网络对测井曲线进行聚类自动分层的识别方法,它是一种通过网络自身的调节,从而对输入数据进行聚类的方法。该文采用某地区的油气层数据来建立网络模型,首先采用了插值的方法,消除该测井数据随机干扰带来的噪声,同时保留了数据的完整性和代表性;然后通过利用自组织神经网络算法,对该数据自动进行四层的识别分类;最后结合人工分层的结果进行验证,以保证利用自组织神经网络识别的结果更加客观和可靠。该方法的可操作性强,原理简单易于实现,说明该算法对研究测井曲线具备一定的有效性和可行性。     

神经网络在测井资料岩性识别中的应用研究

将神经网络用于石油测井资料岩性识别.在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性.实验结果表明,PTART2在实用效果上明显优于该领域目前常用的D-BP算法.     

云模型在测井曲线分层中的应用

针对由模糊信息导致测井曲线人工分层的不准确,提出了一种基于云模型的测井曲线自动分层方法.而云模型能同时体现概念的随机性和模糊性,利用云变换从测井曲线中提取定性概念,然后对提取的概念进行概念跃升,使得算法输出的概念层次更符合实际.实验表明,该方法能够较准确地提取和表征定性概念,所提取的概念中心与传统测井曲线分层方法得到的概念中心吻合较好,验证了算法的有效性,提高了测井曲线分层的准确性.     

分级特征提取在中子寿命深度校正中的应用

随着油田进入开发中后期,中子寿命测井得到了广泛的应用．针对中子寿命测井曲线存在的深度误差,对两条测量不同地层信息的曲线进行对比校正,利用测井陆线顺序性的特点,对测井曲线进行分级特征提取并进行校正,提出了基于分级特征提取的测井曲线校正的方法．借鉴人工视觉校正的经验,利用曲线段的最大值位置、尖峰数目这两个特征先对曲线段进行分类匹配,然后利用最大值上下厚度比、相对斜率这两个特征进行相似性判断最终实现分级特征提取．实验结果表明该方法能够快速有效的对测井曲线进行校正．     

小波变换的地下含水层分层法

根据电测井曲线可以了解地层构造.为了找出含水砂层,基于人工分层的原理,利用小波变换过零点理论对电测井曲线进行计算机自动分层,将地下土层分为含水层和隔水层.介绍小波变换原理,给出用Matlab软件实现测井曲线计算机自动分层的方法.实验结果表明,用该方法研究实测井信号,结果与人工方法基本一敛,证明了小波变换用于测井信号分析与处理的有效性.论文工作对合理利用地下水资源有非常重要的意义.     

基于沃尔什变换的电测井曲线分层算法

根据电测井曲线可以了解地层构造.为了找出含水砂层,基于人工分层的原理,采用沃尔什变换对电测井曲线进行计算机自动分层,将地下土层分为含水层和隔水层.给出了层界点判断算法,尤其对难以确定的下降终止点判断算法进行了深入分析.另外,对不同截止列率下的分层结果进行了对比.结果表明选取适当的截止列率是影响分层效果的关键因素,在合适的截止列率下的分层效果比较接近人工分层的结果.     

基于形态特征的测井曲线相似性搜索研究

针对测井曲线以深度为轴反映地质信息的性质,结合时间序列相似性分析,提出基于形态特征的测井曲线相似性搜索方法。采用综合活度分析法在子序列划分的基础上对测井曲线进行对比,综合序列的趋势、深度跨度以及波动幅度三种形态特征,将对比序列的斜率差进行加权来度量子序列的相似性。该度量方法强调曲线形态变化程度,有效描述曲线形态差异,物理意义明确。实验表明该方法能够有效用于测井曲线相似性搜索。     

基于贝塞尔曲线的测井曲线动态绘制

在动态岩心库管理中,测井曲线包含了丰富的地质信息,良好的测井曲线绘制效果,能为地质工作人员挖掘丰富地质内容提供有效的帮助。针对测井曲线绘制任务中,测井曲线数据量大,传统动态绘制出现明显的掉帧、卡顿和模糊的问题,设计了在Canvas画布上使用贝塞尔曲线完成测井曲线动态绘制的方法,提升了动态绘制的流畅度和清晰度,具有一定的实用性。该方法采用道格拉斯-普克算法抽稀曲线数据,再通过拟合贝塞尔曲线恢复测井曲线,以达到提高流畅度和清晰度的效果。实验结果表明,抽稀数据减小了Canvas画布的负担,能够快速绘制测井曲线,贝塞尔曲线拟合程度满足岩心库的需求,同时,测井曲线的实时交互设计便利了相关人员的工作。     

一类正规模糊神经网络及其在复杂水淹层识别中的应用

考虑了一种五层结构的正规化模糊神经网络模型,针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的反传播学习规则.对于具有较少数输入节点的情况,该网络有较快的训练速度.油藏测井解释中水淹层的识别是石油开发中特别是开发中后期比较突出的一个问题,复杂的地质条件在测井曲线的表现中具有许多模糊性,在各种模糊条件的组合下油藏水淹表现为强水淹、中水淹、弱水淹和无水淹等情形.将正规模糊神经网络用于油藏测井解释中水淹层的识别以提取测井曲线与水淹级别之间的映射关系,从而实现模糊性油藏测井解释中水淹层的识别.实验表明此方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性.     

基于Hausdorff距离的测井曲线尖峰深度校正

提出了一种基于Hausdorff距离的测井曲线尖峰深度校正方法.先利用极值和变量数列分析法选取合理的尖峰,应用双向Hausdorff距离准确选取相似曲线段位置,再应用单向Hausdorff距离确定最佳匹配尖峰,进而计算尖峰深度校正值.实验表明,该方法能实现快速、精准的尖峰深度校正,为油田的油气层开发提供可靠准确的数据资料.     

基于形态-变长夹角链码的测井曲线识别

在同位素示踪注水剖面测井中,磁性定位测井曲线的形态能直观反映井下工具的类型,针对曲线整体形态相似而局部曲率、幅度、波峰个数不同的识别问题,提出了一种以曲线形态语义与变长夹角链码结合的曲线编码和描述方法.用折线重构测井曲线,以曲线的形态类型,折线的长度和相邻折线的夹角作为特征描述,采用基因遗传算法求得最优权值,对折线长度和夹角特征分别进行加权,最后用特征加权K近邻算法实现对井下管柱工具的分类.实验表明该方法能有效的用于井下工具的识别.     

基于Logistic方法定量判别岩性的研究

判别地层的岩性是地质勘探中的一项最基础性工作。过去,主要靠钻孔岩心编录来判别地层岩性,但对大量快速无岩心钻进的钻孔来讲,此方法就行不通了。针对这种情况,应用Logistic判别法,进行了利用煤田测井曲线数据定量判别岩性的研究工作。研究得出:应用此方法能够自动、定量的判别岩性,达到了研究目的。     

AUTOCAD二次开发在智能测井系统中的应用

介绍一种在智能测井系统中解决资料解释输出的方法,根据ActiveX技术通过VC编写接口程序,利用AUTOCAD提供的类型库对测井资料解释输出进行二次开发,把测井解释结果输出到AUTOCAD,一方面借助AUTOCAD应用程序强大的图形处理功能实现测井解释的编辑、打印、保存、传输等管理问题;另一方面利用VC编制的应用程序方便地调整曲线颜色、线型、纸张、样式等.将二者优势结合,快捷地解决目前测井图件不能满足综合研究和高频使用的现状.     

三角函数曲线数据拟合最佳次数的确定

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求简单函数逼近来分析，曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛。为了便于说明这种方法的应用，根据最小二乘法原理，采用曲线拟合方法，运用Matlab仿真工具对三角函数实际特性曲线进行拟合，在分别采用3、5、7、9次多项式进行拟合实验的基础上，分析拟合实验效果，通过比较得出正弦函数特性曲线采用5次多项式拟合效果最佳，避免了人工处理数据的随意性，减小了误差。     

基于测量数据优化修匀的特性曲线样条插值方法

针对传感器特性曲线拟合存在的一些问题,提出了测量数据优化修匀思想以有效消除测量数据的随机误差.应用数值处理软件Matlab结合实验数据研究了基于不同修匀方案的特性曲线的三次样条插值表示并提供了可视化的结果.经过对比不难发现,依据优化修匀数据的三次样条插值误差明显减小,可应用于任意类型传感器或其它仪器仪表的特性曲线的描述与分析.     

核电厂反应堆冷却剂系统旁路温度高精度测量方法研究

为了提高核电厂反应堆冷却剂系统旁路温度的测量精度,建立了铂电阻温度计的温度-电阻特性曲线拟合模型和电阻-温度特性曲线模型,采用递推最小二乘法对样本数据进行拟合以确定特性曲线的模型参数。该方法根据铂电阻温度计的测量电阻值即可高精度计算出相应的温度。仿真结果表明,与现有方法相比,温度测量精度有明显提高,在温度检测领域具有重要的理论和应用价值。