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松辽盆地东岭地区深层火成岩测井特征与岩性识别 总被引：1，自引：0，他引：1
以松辽盆地东岭地区深层火成岩地层为研究对象,基于录井、岩心、薄片分析等岩性资料,建立火成岩岩性与测井响应的关系,绘制了利用测井响应识别火成岩岩性的图版。并利用自组织神经网络方法识别岩性,取得了良好的效果。 相似文献
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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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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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砂砾质松散沉积物粒径组成复杂,钻探取心率低,导致对沉积相和相界面的判别准确度不高。本文结合岩心和测井资料,建立了松散沉积层基于支持向量机的测井数据岩性识别模型,分析了训练集样本数量对模型识别准确率的影响,并与BP神经网络模型进行了对比。结果表明,支持向量机模型的岩性识别准确率高,且对训练样本需求量低,可以有效地弥补钻孔取心率不足的问题,并降低钻探施工成本。在松散沉积物调查中,利用基于支持向量机的测井岩性识别模型自动识别沉积序列具有可行性,是实现绿色勘查的有益尝试。 相似文献
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测井资料计算机自动分层与岩性识别 总被引：11，自引：2，他引：9
在测井资料格式转换、环境影响校正、平滑滤波、标准化和加权等预处理的基础上,应用系统加权综合曲线信息法、曲线活度分析法进行测井资料自动分层,用概率统计法、聚类分析法实现测井曲线自动岩性识别,形成了一套完整的测井资料计算机处理解释系统 相似文献
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火山岩岩性识别方法研究 总被引：25，自引：1，他引：24
岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联（IUGS）推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。 相似文献
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