利用视电阻率测井曲线形态特征定量判别沉积相

测井曲线对地下岩石共生组合规律的响应一般是通过定性因素(即测井曲线特征)和定量因素(即测井参数值)反映出来的。本文以视电阻率测井曲线的幅度、形态、顶底接触关系、光滑程度、齿中线等要素为切入点,以沉积相学为基础,总结了各种沉积相视电阻率测井曲线的特征,并基于贝叶斯判别准则,建立了内蒙古二连盆地哈达图地区沉积相定量解释模型,预期达到用测井曲线来快速、准确地区分各种沉积相的目的。通过实例分析计算,发现其准确率达到90.91%。

利用测井曲线物性特征确定鸳鸯湖矿区石槽村井田煤层对比的依据

根据井田内煤岩层物性特征,测井曲线响应特征以及反映其沉积旋回的组合响应标志,确定鸳鸯湖矿区石槽村井田煤岩层对比的依据,以此对该井田侏罗系中统延安组含煤地层进行定性、定厚解释和煤岩层的对比分析,在此基础上,提出了鸳鸯湖矿区石槽村井田含煤地层、煤层、煤组及沉积旋回的划分方法,确认了该井田延安组含煤地层的5个成因地层单位及其沉积相。

采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播聚类方法

为提取电力负荷数据的有效信息,改善传统聚类方法在电力负荷数据中相似度衡量方式单一及聚类效果较差的问题,提出一种采用欧式形态距离的负荷曲线近邻传播(AP)聚类方法。使用五分位法将用电负荷曲线重表达为曲线形态变化特征序列,使用改进最长公共子序列算法衡量不同特征序列之间的模式匹配度,以此作为曲线之间的差异度;构造一种兼顾曲线整体分布特征和曲线形态变化特征的双尺度相似性度量方法,使用熵权法对两种特征进行自适应配比;将所提相似度衡量方法应用到AP聚类方法中,改进相似度矩阵计算方法,对用户典型日用电负荷曲线进行聚类。在标准合成时间序列数据集上进行了实验对比,结果表明:欧式形态距离度量方法能够有效区分负荷曲线的变化特征;所提方法具有较高的聚类质量和稳健性,相比其他相似度量方法,调整兰德系数提高了9.0%~43.8%,DB指标与标准集相差0.0143,在电力实测数据集上能对用户进行合理划分。

过程神经网络在厚层细分水淹解释中的应用

针对油田注水开发中后期油层水淹状况复杂,储层性质发生改变,导致测井曲线的幅度和形态发生相应的变化,建立一种能描述测井曲线幅度和形态变化的模式识别技术,有利于储层水淹级别的准确判别。在分析水驱后储层性质变化规律及水淹层测井响应特征基础上,提取厚油层的曲线形态特征,弥补了由于厚层细分引起的曲线形态信息缺失。选取曲线形态特征参数、原始测井曲线以及成果曲线作为识别水淹层的特征参数,建立了基于过程神经网络的水淹层自动识别方法。应用7口取心检查井的176个样本建立水淹层模式库,进行网络训练,使用训练好的过程神经网络对大庆油田北1-55-检E66井等2口井进行水淹解释,结果表明,解释符合率为81.3%,该方法可提高水淹层测井评价的精度。

锦界勘查区含盐地层沉积微相分析

锦界勘查区位于奥陶纪含盐盆地的东北部,区内含盐地层为奥陶系马家沟组第五段的O_2m_5~8和O_2m_5^(10)石盐矿层。利用关键井J5钻井的岩性特征和测井曲线形态特征,开展O_2m_5^(8-10)沉积微相分析,为今后开展本区及邻区的相关工作提供一定的借鉴作用。