基于知识的碳酸盐岩电成像测井裂缝自动识别方法.docx
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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.docx
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
基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探.docx
基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法,通过多层非线性的神经网络模型来解决复杂问题。在近年来,深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果,因此也引起了测井领域的关注。电成像测井是一种常用的地质勘探方法,可以通过测量绕去岩石的电阻率变化来识别地下是否存在裂缝。然而,传统的电成像测井方法对于裂缝的识别存在一定的局限性,主要体现在裂缝形态复杂、噪声干扰较大、人工解释耗时等方面。本文旨在探索一种基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法,以提高裂缝识别的准确
基于电成像测井的碳酸盐岩缝洞参数评价.docx
基于电成像测井的碳酸盐岩缝洞参数评价电成像测井技术是一种非侵入性的地球物理测井方法,可以获取地下岩石的电性分布情况,从而反演出储层的岩性、孔隙度、渗透率等重要参数。碳酸盐岩储层具有较强的孔隙、渗透性和储层非均质性,其中缝洞是影响其产能和驱油方式的关键参数。因此,通过电成像测井技术对碳酸盐岩储层中的缝洞进行评价,具有重要的现实意义和应用价值。一、电成像测井原理电成像测井利用探头向井眼周围发射电磁波,通过井壁对电磁波进行散射和反射,获取地下岩石的电性信息,再根据电性信息得到储层的物性参数。电性信息通常通过阻抗
基于电成像测井的碳酸盐岩储层分类系统设计与实现.docx
基于电成像测井的碳酸盐岩储层分类系统设计与实现基于电成像测井的碳酸盐岩储层分类系统设计与实现摘要:碳酸盐岩储层是一类重要的油气储层,其特点是孔隙度和渗透率低,储集空间复杂。为了更好地理解和评价碳酸盐岩储层的特征和性质,本文设计了一种基于电成像测井的碳酸盐岩储层分类系统。关键词:碳酸盐岩、储层分类、电成像测井1.引言碳酸盐岩储层具有复杂的孔隙结构和渗透率特性,对于油气勘探和开发具有重要意义。然而,由于其特殊的物性和多样性,对于碳酸盐岩储层的分类和评价是一个复杂而具有挑战性的问题。电成像测井是一种有效的地球物
一种基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法.pdf
本发明公开了一种基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法,包括以下步骤:步骤1:获取电成像,进行双边滤波处理;步骤2:电成像二值化,然后通过改进霍夫变换提取构造裂缝的产状信息,统计每米的构造裂缝条数和开度;步骤3:将步骤1滤波后的图像进行灰度化和锐化处理,统计每米层理条数n;步骤4:根据步骤2得到的开度计算每米构造裂缝开度之和,开度之和除以每段层理条数n得到σ;σ乘以n最大值记作k;本发明公开的基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法,能够精细的拾取成像上的裂缝信息并准确的识别该段的裂缝发育模式,