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基于知识的碳酸盐岩电成像测井裂缝自动识别方法 摘要:碳酸盐岩储层的裂缝对于储层的流体性质与开采效果有较大影响,因此如何准确地识别出储层的裂缝对于储层评价和开采有着至关重要的作用。本文基于知识的碳酸盐岩电成像测井数据,提出了一种自动识别储层裂缝的方法。首先,利用数字滤波技术对电成像图像进行预处理,剔除噪点和干扰信号。接着,基于FRAT(自回归分形描迹)算法对图像进行分形计算,并提取出裂缝的几何特征,如长度、宽度等。最后利用支持向量机(SVM)对选取的特征进行分类,识别出裂缝。实验结果表明,该方法能够有效地识别出碳酸盐岩储层的裂缝,与人工测量结果相比,具有较高的准确度和可靠性。 关键词:碳酸盐岩、电成像测井、裂缝自动识别、分形计算、支持向量机 一、引言 碳酸盐岩是一类比较常见的储层类型,含有丰富的天然气和石油资源。然而,碳酸盐岩储层中存在着大量裂缝,这些裂缝对于储层的流体性质和开采效率有着重要的影响。因此,准确地识别出储层裂缝对于储层的评价和开采有着至关重要的作用。 随着电成像测井技术的不断发展和完善,我们可以通过电成像测井的数据来获取储层内部的信息和结构特征。这为储层裂缝的自动识别提供了一个新的方法和途径。如何利用电成像测井数据准确地识别出储层裂缝,一直是地质学家和工程师们关注的研究领域。 二、碳酸盐岩电成像测井数据预处理 碳酸盐岩电成像测井数据包含了大量的噪点和干扰信号,为了准确地识别出储层裂缝,需要对数据进行预处理。 数字滤波是一种常用的信号处理技术,可以去除信号中的噪点和干扰信号。本文采用中值滤波算法对电成像测井数据进行预处理,该算法可以有效去除噪点和干扰信号,并且能保留储层核心信息。 三、裂缝特征提取方法 分形理论是描述复杂系统的一个重要的数学工具,它可以描述系统的自相似性和自同构性,对于复杂系统的分析具有很好的效果。因此,分形计算在储层裂缝的识别中也得到了广泛的应用。 本文采用FRAT(自回归分形描迹)算法对电成像测井数据进行分形计算,并提取出裂缝的几何特征,如长度、宽度等。 四、裂缝自动识别方法 本文采用支持向量机(SVM)对裂缝特征进行分类,识别出裂缝。SVM是一种基于统计学习理论的二元线性分类器,在分类问题中具有较好的效果。本文采用线性核函数进行分类。 五、实验结果 本文采用碳酸盐岩电成像测井数据进行实验,选取了多组图像进行分析和测试。通过分形计算和SVM分类,我们可以正确地识别出储层裂缝,并且与人工测量结果相比,准确度和可靠性很高。 六、结论 本文提出了一种基于知识的碳酸盐岩电成像测井数据裂缝自动识别方法。该方法通过数字滤波、分形计算和SVM分类,可以准确地识别出储层裂缝,并提供了一种新的思路和方法。实验结果表明,该方法具有较高的准确度和可靠性,可以为储层评价和开采提供重要的参考。