测井时间序列的替代数据混沌判定方法的研究

利用测井时间序列进行计算机自动测井解释已成为正确认识油层地质规律的重要途径,但能够有效区分沉积相的曲线特征却难以提取.由于测井时间序列的非均质性,线性特征已不能满足逐渐细分的多种沉积微相的分类要求.而提取时间序列的非线性(混沌)特征时,首先要判定它是否含有混沌特性.这里将替代数据法应用于某油田的3种真实测井数据的混沌判定,并结合全井的关联维数做判据进行实验.得出的判据显示,3种测井时间序列均含有混沌.这一结果表明,具有复杂形态的测井时间序列可以用低阶非线性模型或适当的分维特征来描述.这为进一步应用混沌时间序列分析方法研究测井数据打下了理论基础.

测井时间序列的混沌现象研究

测井时间序列的计算机沉积微相识别 ,在特征提取上有一定的难度。证明测井时间序列是混沌的 ,是提取其混沌特征的前提条件。混沌时间序列的判定目前已有不少方法 ,本文结合测井曲线的特点 ,利用相空间重构技术和 G- P算法 ,用关联维数方法证明了测井时间序列确实存在混沌。实验数据来自某油田的实际测井数据。实验结果表明 ,油层组的关联维数与油层的构造特点有关 。

一种改进的测井时间序列的最大Lyapunov指数求取方法

测井时间序列的解释和测井相识别是油田开发工作中的首要难题,极大地影响后续工作的成效.应用混沌理论,以相空间重构为基础,研究了油层组的混沌吸引子的特点.在此基础上,给出了一种改进的测井时间序列的最大Lyapunov指数求取方法.改进后的算法缩小了最近邻点的搜索范围,提高了运算效率.实验结果表明,不同的油层组具有不同的最大Lyapunov指数,所有油层组的最大Lyapunov指数均大于0.