黑龙江科技大学学报
黑龍江科技大學學報
흑룡강과기대학학보
Journal of Heilongjiang Institute of Science and Technology
2015年
2期
177-181
,共5页
主成分分析%回返程度%夹层%梯度判别%贝叶斯判别
主成分分析%迴返程度%夾層%梯度判彆%貝葉斯判彆
주성분분석%회반정도%협층%제도판별%패협사판별
principal component analysis%return extent%interlayer%gradient discriminant%Bayes discriminant
针对现有夹层识别方法存在工作量大、精度不高的问题,提出一种基于梯度和贝叶斯判别的夹层自动识别方法.由于测井系列不一,首先对测井曲线进行主成分分析,选取可以代表所有测井曲线类型的曲线.然后对曲线进行滤波,使曲线尽量不受夹层等因素影响.分析夹层测井曲线特征,先以回返程度、各类夹层原有曲线与新曲线的差值作为门槛条件,得到符合条件的“尖峰”和“低谷”.再根据各类夹层特征建立贝叶斯判别模型,并对夹层的“尖峰”和“低谷”进行梯度计算,得到各类夹层的梯度特征.最后利用贝叶斯与梯度判别划分出夹层.应用效果表明:相比于其他方法,该方法以砂体为单元进行数据处理后建立贝叶斯判别模型,并综合梯度判别,极大地提高了夹层判别精度,为夹层自动识别提供了一种新途径.
針對現有夾層識彆方法存在工作量大、精度不高的問題,提齣一種基于梯度和貝葉斯判彆的夾層自動識彆方法.由于測井繫列不一,首先對測井麯線進行主成分分析,選取可以代錶所有測井麯線類型的麯線.然後對麯線進行濾波,使麯線儘量不受夾層等因素影響.分析夾層測井麯線特徵,先以迴返程度、各類夾層原有麯線與新麯線的差值作為門檻條件,得到符閤條件的“尖峰”和“低穀”.再根據各類夾層特徵建立貝葉斯判彆模型,併對夾層的“尖峰”和“低穀”進行梯度計算,得到各類夾層的梯度特徵.最後利用貝葉斯與梯度判彆劃分齣夾層.應用效果錶明:相比于其他方法,該方法以砂體為單元進行數據處理後建立貝葉斯判彆模型,併綜閤梯度判彆,極大地提高瞭夾層判彆精度,為夾層自動識彆提供瞭一種新途徑.
침대현유협층식별방법존재공작량대、정도불고적문제,제출일충기우제도화패협사판별적협층자동식별방법.유우측정계렬불일,수선대측정곡선진행주성분분석,선취가이대표소유측정곡선류형적곡선.연후대곡선진행려파,사곡선진량불수협층등인소영향.분석협층측정곡선특정,선이회반정도、각류협층원유곡선여신곡선적차치작위문함조건,득도부합조건적“첨봉”화“저곡”.재근거각류협층특정건립패협사판별모형,병대협층적“첨봉”화“저곡”진행제도계산,득도각류협층적제도특정.최후이용패협사여제도판별화분출협층.응용효과표명:상비우기타방법,해방법이사체위단원진행수거처리후건립패협사판별모형,병종합제도판별,겁대지제고료협층판별정도,위협층자동식별제공료일충신도경.
