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基于K均值动态聚类分析的地球物理测井岩性分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在地球物理测井数据处理与解释中,岩性识别是地层评价、油藏描述等方面的一项重要内容.利用计算机自动进行岩性识别已成为测井解释发展的重要方向、人们研究和关注的内容.聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法.K均值算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法.依据不同岩性在常规测井资料中的不同响应,根据K均值动态聚类方法的原理,结合其它资料,对井中的岩性进行分类,从而达到了区分和识别钻孔不同岩性的目的. 相似文献
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应用CP网络进行岩性识别 总被引：2，自引：3，他引：2
为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。 相似文献
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BP神经网络在测井岩性识别中的应用 总被引：27，自引：0，他引：27
在岩性识别方法中，人工神经网络方法由于其识别结果客观可靠，得到越来越广泛的应用。研究选用BP神经网络，对金衢盆地的金66测井的岩性进行了识别，并对改善BP神经网络收敛性能的方法了有效探索。 相似文献
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传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN （K近邻分类器）、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。 相似文献
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岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应增强3种经典机器学习算法,对研究区内的粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩、辉长岩、玄武岩和非致密玄武岩等6类中基性火山岩进行岩性识别。从常规测井系列中优选对研究区岩性敏感的自然伽马、声波时差、补偿中子、深侧向电阻率和补偿密度等5种测井参数作为岩性识别模型的输入向量,从研究区内5口有岩心样品或薄片鉴定资料的目标层中选取测井数据点1 440个,其中960个作为训练样本,其余480个作为测试样本。以识别符合率和时间作为评价指标,对3种算法的识别结果进行对比分析,实验表明：自适应增强算法的分类准确率最高,6类岩性平均识别符合率达到82.10%;支持向量机算法表现良好,平均识别符合率为81.04%;K近邻算法平均识别符合率为76.04%。 相似文献
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自组织神经网络在测井储层评价中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
在测井储层评价过程中,岩性及流体性质的识别难度很大。当地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此.基于自组织神经网络的结构和原理,建立了岩性和流体样本数据集,利用自组织神经网络对样本数据集进行了训练和纠错,得到了数据集的聚类结果,通过选择合适的测井曲线和网络权值,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对岩性和流体进行了识别,获得了较好的效果,实际资料处理结果与岩心分析资料对比,吻合度高。 相似文献
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基于不同测井曲线参数集的支持向量机岩性识别对比 总被引：1，自引：0，他引：1
对测井曲线提取的不同参数值,进行支持向量机(support vector machines,SVM)岩性识别对比,找出适合于岩性识别的测井参数集。利用取心段岩心和测井资料,依据M-N值法、曲线重叠法和测井曲线特征值法等3种常用的岩性识别方法,提取能够用于岩性识别的测井曲线参数值,再利用支持向量机进行岩性识别,将识别结果进行对比,按照误差最小原则,找出适合于岩性识别的测井参数集。结果显示,M-N值法、曲线重叠法和测井曲线特征值法3种不同的测井参数集在岩性识别时,测井曲线特征值法和重叠法误差最小,可优先作为识别的基础数据。 相似文献
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利用测井资料自动识别藻灰岩 总被引：3，自引：0，他引：3
藻灰岩在测井曲线图上具有不同于其它岩性的特征,据此确定了7种测井参数(自然伽玛、自然电位、井径、声波时差、补偿中子、补偿密度及深电阻率),将测井数据归一化后得到了相应的岩性判别样本参数。利用F-Means中速度较快的聚类迭代(LBG)算法对研究样本进行分类,优选了一组数据用于判别分析。在进行Q因子分析的基础上建立了用于岩性判别的3个判别函数,并对花土沟油田某井段进行了岩性识别预测分析。 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献
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鉴定钻孔穿过的地层岩性,是地球物理测井的一项重要任务。以往,测井解释人员是用人工方法来完成这项任务。 在实际应用中,有时仅有少数几种可用的测井曲线,以致使不同曲线对不同岩石的特征值范围部分地或全部地重叠在一起。这样一来,根据人工方法便不可能将各种岩石类型明显地区分开。 为了克服人工方法的这些缺点,本文将提出一种新的地层岩性鉴定方法——测井岩性模糊模式识别法（LLFPRM）,还提出了这种新方法的PC—1500型袖珍机BASIC语言程序。事实证明,LLFPRM是一种简单、快速而又准确的岩性解释方法。 相似文献
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基于交会图与模糊聚类算法的复杂岩性识别 总被引：3，自引：1，他引：3
针对复杂岩性识别中存在的模糊性,应用交会图和模糊聚类方法对复杂岩性储层的岩性识别问题进行了研究。首先依据岩心取样进行岩性归类,然后通过交会图技术确定了9个对岩性反映较明显的参数,并建立起研究区域的岩性样本集。最后,通过模糊聚类的识别模式,依最大隶属度的原则,建立了岩性判别方法,并应用该方法对海拉尔盆地的岩性进行了识别,取得较好的效果。 相似文献
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岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要。针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析当下几种流行的岩性识别方法,选出更为适合现场实用的方法应用到随钻测井系统中。经研究发现,在预测方法及测井曲线相同的情况下,获得标准层段训练样本越多,准确率越高。通过对比得出结果:PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、识别准确率高、训练识别用时最短,在获取较少测井资料信息时,仍能保持较高的识别水平。 相似文献
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利用地震数据来描述地层岩性特性,从而解决地下的岩性划分问题,是地球物理反演技术发展的目标。利用测井曲线进行常规岩性反演得到的波阻抗等数据体,仅能间接地反映目标区域的岩性分布情况。多参数反演技术利用地震数据的解释层位为控制手段,以测井曲线为出发点进行外推内插,并通过主组分分析形成初始地质模型,然后进行模型估算,最终得到波阻抗、伽马、电阻率等多参数数据体。利用阈值自动分层方法,依据物性与岩性的相关性,确定单个或多个参数的阈值对多参数体进行岩性转换。渭北平原某煤田的三维地震多参数数据体岩性转换实例表明,多参数岩性反演和基于阈值的岩性转换方法具有较好的适用性,其反演后的界面形态对应较好,单井岩性与转换后的岩性吻合度较高。 相似文献
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本文从孔隙度定义出发,引入孔隙流体压缩性系数,根据地下水渗流场连续性原理,推导了应用水文测井参数:视电阻率、自然电位、自然伽玛计算含水层给水度和单井涌水量的数学模型.探讨了影响模型计算参数的主要因素,即可动水系数随深度变化的指数规律、有效孔隙度、岩性及测井判定岩性的方法与经验公式、井径、水位降深等.并以足够多的实际资料采用最小二乘法原理确定了模型系数值,编辑了模型计算的综合性程序,实现了通过水文测井系统,定量和微机化计算水文地质参数的有效途径,预测模型扩大了水文测井的应用范围.令人满意的实际使用效果肯定了模型与方法的正确性和较强的实用价值. 相似文献
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以柴达木盆地北缘的鱼卡煤田为例,对含煤地层中的各种岩性的测井响应特征进行分析,认为该区的地球物理特征属＂简单易区别＂型,即煤岩层的物性差异较大,物性条件较好,不同岩性在伽马-伽马、自然伽马、电阻率等测井曲线上的特征明显,根据曲线的变化幅度、峰值高低等曲线特征,可有效进行煤岩层划分与对比。根据实际测井解释成果,对侏罗系上统红水沟组、采石岭组、侏罗系中-下统大煤沟组的页岩段、上含煤段及下含煤段等标志层段的测井曲线组合特征进行了描述。 相似文献
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"先成型"致密砂岩气的勘探重点是寻找相对高孔渗砂岩,基于该观点,以鄂尔多斯盆地东缘上古生界为研究对象,以"相控储层"为思路,结合构造、沉积等研究成果,开展测井约束反演工作,以此寻找相对高孔渗优质储层。研究区有利储层较为成功的预测表明,依据地质、测井资料,采用拟声波重构技术可有效提高测井曲线岩性识别能力,并为砂岩识别提供波阻抗门槛;利用自动迭代子波扫描求取每口井的最佳子波,实行多个子波同时参与反演,可获得初始模型与井旁地震数据的最佳匹配。另外在构建地质模型时,针对不同储层的沉积特点,选取了不同的插值方式进行分段反演,有效划分出不同层段中有利区带及最佳目的层段。 相似文献