本文選題：測(cè)井曲線 + 平滑濾波器　； 參考：《西安科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著測(cè)井綜合解釋的成熟,在地質(zhì)解釋中綜合應(yīng)用各種測(cè)井曲線已成為一種趨勢(shì)。本文以測(cè)井曲線為研究對(duì)象,對(duì)地層劃分和測(cè)井相分析中的關(guān)鍵方法進(jìn)行研究與實(shí)現(xiàn)。主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.利用面向?qū)ο蟮慕馕龇椒?通過分析存儲(chǔ)測(cè)井曲線的WIS文件,對(duì)測(cè)井曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確的解析和存儲(chǔ)。針對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的影響因素,應(yīng)用固定窗長(zhǎng)相關(guān)對(duì)比法對(duì)曲線進(jìn)行深度校正,應(yīng)用Savitzky-Golay平滑濾波器濾除噪聲,盡可能的消除非地層因素的影響,為測(cè)井曲線劃分和測(cè)井相分析提供了正確的數(shù)據(jù)支持。2.根據(jù)油田取芯數(shù)據(jù)的小樣本特性,結(jié)合同區(qū)域地質(zhì)特征相似性,研究基于支持向量機(jī)的測(cè)井曲線分層。針對(duì)傳統(tǒng)多分類算法在計(jì)算上的不便及未考慮地層連續(xù)特性,改進(jìn)了一對(duì)一多分類方法,提高了樣本的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)速度。由于每一段地層為一些連續(xù)點(diǎn),應(yīng)用濾波函數(shù)和階梯函數(shù)識(shí)別地層分界面,進(jìn)一步提升了地層劃分的準(zhǔn)確性。3.結(jié)合同區(qū)域同層位內(nèi)測(cè)井相的相似性,研究了基于測(cè)井曲線的支持向量機(jī)并用來進(jìn)行測(cè)井相分析。能夠反映測(cè)井相的測(cè)井曲線較多且這些數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性,因此應(yīng)用主成分分析提取測(cè)井相主成分,降低了樣本維數(shù),有效地提升了計(jì)算效率。通過實(shí)驗(yàn)比較說明了編碼多分類方法的有效性,應(yīng)用基于主成分分析的支持向量機(jī)編碼多分類方法對(duì)預(yù)測(cè)井進(jìn)行了分析,得到了良好的分析結(jié)果。
[Abstract]:With the maturation of comprehensive log interpretation, it has become a trend to apply various logging curves in geological interpretation. In this paper, the key methods of formation division and logging phase analysis are studied and realized. The main research results and innovations are as follows: 1. By using the object oriented analysis method, the log curve data are correctly analyzed and stored by analyzing the WIS files that store the log curves. In view of the influence factors of logging data, the depth of the curve is corrected by using the correlation correlation method of fixed window length, and the noise is filtered by using Savitzky-Golay smoothing filter, and the influence of non-formation factors is eliminated as much as possible. It provides correct data support for log curve partition and log phase analysis. According to the small sample characteristics of the core data and the similarity of geological characteristics in the same region, the stratification of log curves based on support vector machine (SVM) is studied. In view of the inconvenient calculation of the traditional multi-classification algorithm and the failure to consider the continuous characteristics of the strata, the one-to-one multi-classification method is improved, and the learning and prediction speed of the samples is improved. Because each formation is some continuous points, the filter function and step function are used to identify the stratigraphic interface, which further improves the accuracy of stratigraphic division. The support vector machine (SVM) based on log curve is studied and used to analyze the phase of well logging by combining the similarity of the well facies in the same zone and the same layer. It can reflect the logging curves of logging facies and there is correlation between these data, so the principal component analysis is used to extract the principal components of logging facies, which reduces the sample dimension and effectively improves the calculation efficiency. The effectiveness of the coding multi-classification method is demonstrated by experimental comparison. The prediction well is analyzed by using the support vector machine coding multi-classification method based on principal component analysis, and a good analysis result is obtained.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P631.81;TP18

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本文編號(hào)：1834647