多源信息融合的测井曲线分层算法研究

测井数据解释中,针对单一测井曲线无法真实反映地层属性问题,提出以多条测井曲线的滤波因子为权值,融合出一条综合特征曲线,对该特征曲线相继采用层内差异法细分层与模糊聚类校正分层,实现特征曲线的合理分层。实验结果表明:该方法避免了海量数据处理过程,剔除了噪点数据的影响,提高了分层的速度与精度,能够为应用测井资料进行岩性识别、测井相分析、储层划分等研究提供有利的技术支撑。     

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.     

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.     

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.     

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。     

多层架构思想在测井模拟器上的应用

针对测井模拟器系统开发过程中,采用一般开发思想及流程存在开发方案复杂,开发难度大的问题,尝试引入多层架构的开发思想,提出了一种嵌入式系统开发的思路和方法.介绍了基于多层架构思想开发测井模拟器系统的总体架构及各部分的功能,对分层的原则和各分层的开发设计进行了探讨.     

应用自组织神经网络进行自动地层划分的设计与实现

本文针对多井对比中的地层划分问题,提出了利用自组织神经网络进行地层划分的解决办法.该方法利用未分层井段的测井信号,结合自组织神经网络的自适应算法对测井信号进行反复学习,最终得到样本空间的分类结果.该方法不仅可以针对每一口井的测井信号进行处理,而且可以将某一口井的学习结果进行保留,用于其它井测井信号进行分类的分类器.     

改进的小波阈值法在测井曲线去噪中的应用

介绍了基于小波阈值法的测井曲线滤波原理,分析了现有小波阈值函数和阈值特点,提出了一种改进的小波阈值去噪法.通过Heavisine信号的仿真实验以及测井曲线实例表明,改进的小波阈值法在有效滤除测井信号中的噪声的同时又可以保留曲线的细节信息,在测井曲线去噪处理中得到很好的应用.     

一种新的非线性曲线平滑方法及在测井曲线识别中的应用

介绍了一种用不对称高斯型函数的非线性最小二乘拟合对时间序列进行平滑处理的方法,并将其应用于测井曲线的平滑处理.给出了一种针对油层测井曲线特点的简化平滑算法,减少了需要优化的参数个数.模型参数的连续变化能够描述形态各异的单峰测井曲线.利用模型参数直接作为特征值,将油层测井曲线单峰的形状分类为钟形、箱形、鸡蛋形、漏斗形和枣核形,分类结果较令人满意.这对其它时间序列的平滑和特征提取也有参考价值.     

基于人工免疫系统的沉积微相自动识别

为了采用测井曲线实现沉积微相的自动识别,通过测井曲线变化趋势的编码和人工免疫系统的克隆免疫、变异等算子,建立基于人工免疫系统的测井曲线识别模型,实现了不等长特征曲线匹配过程的快速收敛。对胜利油田150个沉积微相进行识别,正确率达到95%,证实了该模型应用的有效性。     

测井元数据及其分其分布模型研究

给出了测井元数据的定义，顺此研究了测井元数据模型和它的内在特征，进而，针对跨地区油气勘探环境中的测井资料处理，研究出了基于测井元数据的分布式测井处理软件开发模型。     

基于概率统计局部聚类的曲线分段方法

根据有序相邻对象具有相似性的特点,以概率统计信息为聚类准则,采用数据窗口为数据单位,按对象的排列顺序逐渐推进方式实现对象的初步聚类;然后对初步聚类的结果进行聚类边界的逆向和正向的反复调整,直至聚类边界稳定;最后由聚类族确定曲线的分段。通过对石油测井曲线的分段实验,处理结果满足生产要求,证实该方法不仅具有简易性和高效性,而且具有实用性。     

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CPCI总线的测井数据采集板卡的设计

介绍了一种基于CPCI总线的测井数据采集智能IO板卡的设计,包括数据采集、数据处理、板卡自诊断等功能。板卡结合具体应用环境设计滤波电路对敏感干扰信号进行有效的滤除,使用高性能A/D、FPGA和DSP做数据采集处理,高带宽CPCI总线进行传输数据,为测井数据采集设计提供了一套可行的硬件设计方案。     

Piecewise linear skeletonization using principal curves

Proposes an algorithm to find piecewise linear skeletons of handwritten characters by using principal curves. The development of the method was inspired by the apparent similarity between the definition of principal curves (smooth curves which pass through the "middle" of a cloud of points) and medial axes (smooth curves that run equidistantly from the contours of a character image). The central fitting-and-smoothing step of the algorithm is an extension of the polygonal line algorithm, which approximates principal curves of data sets by piecewise linear curves. The polygonal line algorithm is extended to find principal graphs and complemented with two steps specific to the task of skeletonization: an initialization method to capture the approximate topology of the character, and a collection of restructuring operations to improve the structural quality of the skeleton produced by the initialization method. An advantage of our approach over existing methods is that we optimize the skeleton graph by minimizing an intuitive and explicit objective function that captures the two competing criteria of smoothing the skeleton and fitting it closely to the pixels of the character image. We tested the algorithm on isolated handwritten digits and images of continuous handwriting. The results indicated that the proposed algorithm can find a smooth medial axis in the great majority of a wide variety of character templates and that it substantially improves the pixel-wise skeleton obtained by traditional thinning methods     

On aligning curves

We present a novel approach to finding a correspondence (alignment) between two curves. The correspondence is based on a notion of an alignment curve which treats both curves symmetrically. We then define a similarity metric based on the alignment curve using two intrinsic properties of the curve, namely, length and curvature. The optimal correspondence is found by an efficient dynamic-programming method both for aligning pairs of curve segments and pairs of closed curves, and is effective in the presence of a variety of transformations of the curve. Finally, the correspondence is shown in application to handwritten character recognition, prototype formation, and object recognition, and is potentially useful in other applications such as registration and tracking.     

用自组织特征映射神经网络识别岩相

为了解决测井岩性识别问题,引入有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络。文中说明了SOFM网络的模型,并结合实际探井资料,用MATLAB语言建立SOFM网络岩性识别模型,并进行了具体的应用研究。通过与已知资料的对比,证明该方法是一种行之有效的岩相识别方法,且具有良好的应用前景。     

Store well-logging data with ObjectStore ODBMS

How to store well-logging data in a database is a problem encountered by developers of exploration software. A method to store these data with an ODBMS is presented; C+ + is the programming language and ObjectStore the database system. This method is applied to the development of GRIstation—a joint project between GRI China and STS USA.