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188宝金博页面版: 曲线段的特征提取及其在沉积微相识别中的应用

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内容提示: 第4 l卷增刊20 0 4 年10 月计算机研究与发展JO U R N A I, O FO D M P U T E RR E S E A R C HA N DD E V E L O P M E N TV 0 1. 4 1, S u p p lO c t. 2 0 0 4曲线段的特征提取及其在沉积微相识别中的应用李国和。 2马玉书21( 北京航空航天大学计算机科学与工程学院北京10 0 0 8 3)2( 石油大学( 北京)计算机科学与技术系北京10 220 0 )( O u o h e- li@ sina . 。 Ⅲ1)摘要根据石油测井曲线进行沉积微相识别的需要, 阐述了曲线段的统计特征和拓扑结构、 几何结构特征的表示, 并构造信息系统, 利用沉积微相评价进一步形成决策表. 根据决策表的条件属性和决策属性进行:劾, 提取含有不确定性的决策规则, 最后运用不确定性的推理实现沉积微相的自动识别.关键词特征提。 ...

文档格式:PDF | 页数:4 | 浏览次数:16 | 上传日期:2014-08-01 16:52:42 | 文档星级:
第4 l卷增刊20 0 4 年10 月计算机研究与发展JO U R N A I, O FO D M P U T E RR E S E A R C HA N DD E V E L O P M E N TV 0 1. 4 1, S u p p lO c t. 2 0 0 4曲线段的特征提取及其在沉积微相识别中的应用李国和。 2马玉书21( 北京航空航天大学计算机科学与工程学院北京10 0 0 8 3)2( 石油大学( 北京)计算机科学与技术系北京10 220 0 )( O u o h e- li@ sina . 。 Ⅲ1)摘要根据石油测井曲线进行沉积微相识别的需要, 阐述了曲线段的统计特征和拓扑结构、 几何结构特征的表示, 并构造信息系统, 利用沉积微相评价进一步形成决策表. 根据决策表的条件属性和决策属性进行:劾, 提取含有不确定性的决策规则, 最后运用不确定性的推理实现沉积微相的自动识别.关键词特征提。 图形相似; :劾啵 信息系统; 决策规则中圈法分类号T P l8 1; T P 39 1. 4 1C u r v e’ sF e a tm 'e S electio n a n dItsA p p lic a tio nin S e d im e n t M icro f a ciesR e c o g n itio nL I G tlo - H el, 2 a 11d M A Y u - S h u 21( & - h c““( 新2却£∥ S ciencea n dE n g in e e r in g , B e itu 2 n gU n iv ersity , B eijin g100083)2( D ep a r S m er tto f C o m p u te rS c ie n c e a n dT e c h n o lo g y , U n iv e r sityo f P etr o leu m , F ! eijin g102200)A b str a c tT a ilo r e d to th e n e e d o f sed im en t m icro f a cies r e c o g n itio n in w e ll lo g g in g , th e e x p r e ssio no fcu Ⅳe’ S sta tistica l f ea tu r es a n d str u c tu r e ’ S f ea tu r es isp r e se n te da n d th e e v a lu a tio n so f se d im e n t m icm f a ciesr e c o g n itio na r e u se d to form d ecisio n ta b le . T a k in g a d v a n ta g eo f th e c o n d itio n a ttribu tes a n d co n clu sio na ttribu tes, f u zzyclu ster in gisp e r f o r m e da n d th e d ecisio n ru les a r eo b ta in e d . F in a lly , th ed ecisio n ru les& reu se d tor e c o g n iz esed im en t m icm f a cies.K e yw o r d sf e a tu r ese le c tio n ; g r a p h icsim ila rity ; f u zzyd u ste r ; in f o r m a tio nsy stem ; d ecisio nru les1引言对沉积微相的充分了解, 对油气开发方案的制定, 提高石油天然气的采收率具有重要意义. 对于沉积微相的划分, 根据钻井取芯观察, 用人工方式可以准确确定. 对大量的井来说, 这种方法工作繁重,效率也低, 受经验的影响很大, 因此, 国内外地质领域都纷纷研究智能信息技术, 利用测井数据实现沉积微相自动识别. 目前, 为了实现沉积微相自动识别, 从采用的方法上看, 主要有人工神经网、 :下、 B a y es识别、 ro u g hset理论、 遗传算法、 多元回归法以及这些方法综合应用等; 从选取的特征上看,有测井系列数据、 地层参数或它们的各种组合; 从实现的技术路线看, 采用有限的关键井测井数据和岩芯数据等建立沉积微相的识别模型, 再从待划分沉积微相的测井数据提取沉积微相的特征, 最后利用识别模型进行分类, 决定测井井段所属的况积微相;从识别的效果上看, 在某一特定区块和层段上达到一定实用效果, 但通用性差. 本文主要思想就是提取曲线段的特征, 利用:劾嗍迪侄韵蟮幕郑 采用已取得的曲线段评价结论建立决策表; 利用集合的包含关系建立含有不确定性的决策规则, 最后进行不确定性推理, 实现沉积微相的识别.收稿日期: 2004—07 —15基金项且: 中国石油天然气集团公司( C N P C )石油科技中青年创新基金项日( C X 20 0 0 14 )

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