文档介绍：中文摘要地球物理测井是油田勘探开发和认识石油地质面貌的重要手段,、小波变换、神经网络模式识别技术多种数学和计算机手段形成了一套完整的测井曲线模式识别系统,:⒗镁劾喾治鲅∪∧嘌一撸偃范嘌一的基础上设计面积函数,运用面积函数来实现计算机对测井曲线的自动分层。运用小波变换的方法除去测井曲线的噪声信号,首先对测井曲线进行小波分解,将噪声部分除去,再通过小波重构形成平滑的曲线,为识别曲线形态作准备.⒔测井曲线分为钟形、箱形、漏斗形、锯齿形、平直形五种基本形态,利用神经网络技术对处理过测井曲线进行模式识别,,首先将相邻井的测井数据分层,然后进行平滑处理,对处理后的曲线利用簪舾怕噬窬缗卸狭蕉吻呤欠袷粲同一地层,并记录地层的顶深和底深,:测井曲线;聚类分析;小波变换;模式识别;神经网络
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符号说明值,表示测井值对应的深度,每兹≈,示判别函数可以得到曲线段的顶深和低深.Ⅲ:莑刹獾茫。。本文中,%,,表表示符号含函数,,表示算数平均数,表示相对中心,
第绪论研究的目的及意义重要手段,是认识石油地质面貌【馄视推啬谠诠媛傻挠辛ξ淦鳎硬饩瞧作为地质学家的“眼睛”一地球物理测井【渴怯吞锟碧娇7⒉豢扇鄙俚募诞生以来,、自然电位测井、井径测井,发展到今天的声、电、磁、核、机械、化学、电化学十分丰富的测井配套技术,,,目前是我们研究钻井抛面、油气储积层特性以及评价生产能力的主要信息来源,是多年来被地质学家广泛应用且必不可少的一类测井信息,其易于获取和分析,应用效率最高;其二是测井曲线形态信息,就是指曲线在某一地层上的整体形态特征,这类信息在沉积环境的解释中十分广泛,尤其在近十年来对这类信息的研究得到了蓬勃发展,,使地质工作者、测井分析人员突破了仅用幅度信息描述地层局部的限制,,而是油气层组的特点,因而近年来地质学家、测井分析学家利用测井曲线形态特征识别沉积相、沉积微相、沉积亚相,进行砂体空间分布预测,地质对比,,所有这些工作是在多井,较大区域上开展的,不仅工作量极其繁重,,,单一砂体规模小、相变快,决定了高效开发过程中必须提高钻井成功率,提高流体识别符合率,提高地质储量、可采储量精度,为开发方案设计提供科学依据,这些问题解决的关键在于多井综合评价,地层对比,砂体预测,、形态两方面提供了大量的信息,,.
国内外研究现状测井技术坑昶鹪从诜ü悸乇葱还荆由鲜兰甏泻笃开始,逐渐形成了包括深、中、浅电阻率测井;中子、密度和声波法三种空隙度测井,以及反映岩性的自然伽马测井和自然电位测量等方法的比较完整的测井系列,,油气储层的测井评价方法开始进入了定量阶段。年代后期由于计算机的使用,使测井技术发生的巨大变化,井下信息的采集由模拟方式向数字方式过渡,信息规模扩大,观测精度提高。从上世纪年代开始陆续出现了一些新方法,如伽马能谱【ㄗ匀毁ぢ能谱、散射伽马能谱、次生伽马能谱饩绱挪ń榈绯J饩⑸ㄈú胁井、阵列波测井、井壁声波成像测井、、元素测井和核测井以及和地震勘测数据