测井曲线自动分层模型设计与实现
伽玛测井分层解释法的程序实现与应用
由 于反 褶 积分 层 解 释法 存 在 计算 量 较 大 的缺
收稿 日期 ：２ １ ０ ２ ０ ０— ９— ７ 改 回 日期 ：２ １ ０ ０—１ ２—１ ４
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物探 化探 计 算技 术
３ ３卷
每千克 时 （Ｃ （ｇｈ ） 为 特 征参 数 ， 探 头结 ｎ／ ｋ・） ； 与 构、 钻孔 条件 和地 层 环境 参 数 有关 ； 示 单 位 吸 收 表 厚 度对 ７照 射 量 率衰 减 的百 分 数 ， 位 （／ ； 单 １ｍ） ｈ
为单元 层 厚 度 ， 位 为 （ ； 为算 子 长度 ， 与 单 ｍ） 只 算 子长度 的 （ ＋１ 有 关 ， ２ｍ ＋１取 值 １ ３ ５ ２ｍ ） 当 、 、
ｉ ｄｇ Ｄ Ｍｏ ａ（ ｆ ｌ． ｏ ｄ ｌ ）＝ ＝ Ｄ Ｋ） （ ＩＯ
｛ ｍ ｎ ｔ ｔ ｅｐ＝ｄｇ ｍ ｎ ｔ ｔｅｐ — Ｓａ Ｄ ｅ ｒ ｌ． — Ｓａ Ｄ ｅ ； ｒ
其中， 反褶 积计 算通 式 为 Ｊ ：
ｒ １
一
ｍ
Ｉｉ
ｑ
因此可 以消除 或 者部 份 地 解 决 长 期 以来 传 统 方 法
存在 的 问题 。
赤
， （ １ 圳
式 中 ｑ 为第 ｉ 单元层 含 量 的数值 ， 个 以百分数 表
示 ；ｉ 测 点 ｉ Ｉ为 的 照射 量 率 的 数值 ， 位 为 纳库 单
编程 实现 了 自然伽 玛测 井数 据 曲线的 自动 绘 制。 并且 ， 过 图形化 操 作 可 以 对地 质 特征 参 数 实 通
现 自动计 算 ， 一 步对 自然伽 玛测 井数 据进 行反 褶 积 法计 算 ， 进 最终 获得 单 元 层 的 铀含 量 ， 实现 自 然伽 玛测 井分层 解释 。通过 应 用程序 对测 井模 型数 据 的处理表 明 ， 用 图形化 求取 特征 参数 ， 采 可 以极 大地 降低 特征 参数 获取 的难度 。程 序计 算 的单 元层含 量 与 实际含 量进行 对 比 ， 结果表 明 ， 只
基于测井曲线自动分层的岩性识别方法研究
基于测井曲线自动分层的岩性识别方法研究吴非1王卫1王佳琦2摘要：根据测井曲线数据，运用移动平均方法实现自动分层，再对得到的分层数据，采用交会图、BP神经网络、支持向量机这三种岩性识别方法，对比分析每种方法使用相同的测井资料作为样本，对相同的测井数据做预测分析，与此同时与MATLAB识别结果进行对比，从中选出比较合适的岩性识别方法。
关键词：测井数据；曲线分层；交会图；BP神经网络；支持向量机；岩性识别1 绪论地层岩性识别在水平井与地层关系解释、及随钻导向评价等方面具有的重要的研究意义。
目前，可以通过岩屑录井、取芯和测井资料的处理解释等方式来获取地下三维空间的岩性信息]。
在岩性识别过程中，主要以SP、GR、AC、RT、DEN和CN等曲线作为岩性响应特征数据，实现对测井曲线分层、岩性识别和预测进行分析。
而测井曲线分层、不同岩性识别方法对识别结果影响很大。
测井曲线分层一直是关注的热点。
目前，测井曲线分层主流的方法有人工智能、数理统计和非数理统计等方法。
雍世和认为测井曲线的数值变化不大的可以归为同一层，不同的层其差别比较大，就是所谓的层内差异法，基于统计学方法的测井曲线分层有李广场的有序聚类分析和Danilo R.Velis的变点分析法。
阎辉等提出了小波变换方法的非数理统计方法。
近年来人工智能的兴起，相关的算法也在测井曲线分层中有较多方法的应用，如刘春桃等提出了基于神经网络的测井曲线分层方法，梁亚纳等提出了基于支持向量机测井曲线分层方法等。
上述方法各有优劣，数理统计方法计算量大，但数学理论严密；非数理统计方法一般只考虑局部或整体，不适合于多因素综合；人工智能方法受样本数据影响较大，如果样本训练准确率较高，则识别的效果相对较好。
岩性识别方法更是受专家和学者探讨和研究的热点之一。
国内外关于这两方面的研究比较成熟，交会图技术法是利用测井资料进行岩性识别的常用方法[8]，随着IT技术的发展和多学科的交叉融合应用，模式识别领域的人工智能方法也被引入到岩性识别中来，比如：聚类分析法[9]、BP神经网络[10]等方法。
测井曲线的最优分割法自动分层评价
i
n
i = 1 , 2 , Λ , n - 1 其中 , 1 i X ( 1 , i ) = α∑ X a
i
=1
( 1)
X ( i + 1 , n ) =
1
n - iα= i + 1
∑ Xα
n
极小值 。故通过寻找 Q ( i ) 极值点可以确定层界
收稿日期 :2004 - 04 - 12 ; 改回日期 :2004 - 05 - 17 作者简介 : 鲍晓欢 (1981 - ) ,男 ,湖北武汉人 ,中国地质大学在读硕士研究生 ,石油地质专业 。
21. 21
表2 Q (i) 值统计量 ( API2 单位)
Tab. 2 Statistics of Q (i) value ( API2 Unit ) Q (i) 个数 2 ,998
平均值 ( API2 单位)
16 ,960 ,144. 64
最小值 ( API2 单位)
16 ,943 ,087. 85
为一数量
加 ,要么与不设 E 值相当 , 没有起到消除假层位 的效果 。
表3 人工分层与计算机最优分割自动分层对比
Tab. 3 Comparison between artificial layering and automatic optimum division met hod
分层方法 人工分层 自动分层 ( 不设 E 值) 自动分层 ( 设 E 值 ,j = 6) 自动分层 ( 设 E 值 ,j = 7) 自动分层 ( 设 E 值 ,j = 8) 自动分层 ( 设 E 值 ,j = 9) 自动分层 ( 设 E 值 ,j = 10)
第 25 卷 第 1 期 鲍晓欢 1 测井曲线的最优分割法自动分层评价 ・83 ・
测井软件系统的设计与实现2
第二章测井系统方案设计2.1 测井系统的组成测井系统是一个复杂的数据采集与处理系统，从结构上讲，它大致可以分为3个部分：底层数据采集部分、中层数据汇集部分、上层控制处理部分。
这三部分（如图所示）组成了整个测井系统，完成数据采集、数据处理、数据显示以及系统控制等功能，将传感器采集的油井数据最终以直观的形式展现给技术人员，为石油开采提供科学的依据。
图2.1 测井系统组成框图2.1.1 底层数据采集部分底层数据采集部分主要包括在测井过程中使用的传感器，还有用来同步这些数据的深度信息。
传感器包括一系列仪器，主要有水流测井仪、饱和度测井仪、中子寿命、压力、井温、自然伽玛测井仪，另外还有七参数下井仪、声波水泥胶接质量测井仪等。
水流测井仪是一种测量井筒中水流动速度的测井仪器[15]。
目前常用的是氧活化水流测井仪。
氧活化水流测井仪由遥测短节(CCL、γ探测器、井温、压力)、测量短节(4个γ探测器)和上下2个中子发生器组成。
2个中子发生器可同时连接在井下仪器上，分别测量上、下2个方向的水流。
测量下水流时，上中子发生器工作；测量上水流时，下中子发生器工作。
在测量时，中子发生器发射一段时间的快中子，周围水中的氧被活化，然后停止发射快中子。
若存在水的流动，活化水会依次流经各探测器并在各探测器记录的时间谱上出现γ计数谱峰。
根据时间谱上峰的位置，可知活化水到达各探测器的时间，进而计算出水在测量点的流速和流量。
饱和度测井仪主要是测量油井中剩余油的饱和度，以对下一步的石油开采计划做出决策。
套管井剩余油饱和度测井技术是从20世纪70年代就投人商业应用的单探头碳氧比能谱测井技术，由于其技术本身存在有缺陷，如单探头探测不能对井眼等环境进行有效地校正；在俘获能谱分析中只进行了热中子俘获伽马射线的能量分析而未对地层热中子俘获伽马射线的衰减特性进行分析，不能提供地层的宏观俘获截面Σ这一重要的储层参数；直径大，测井时必须提出油管等缺点。
目前，较为先进的套管井剩余油饱和度测井技术都在这几个方面有所突破。
应用计算机实现数字测井的自动分层
应用计算机实现数字测井的自动分层
张献民
【期刊名称】《物探化探计算技术》
【年(卷),期】1995(017)001
【摘要】本文应用模糊数学理论及统计学参数，建立了岩性识别及界面划分的数学模型，并研制了相应的软件，实现了数学测井的自动分层。
应用结果表明，该方法简单，快速且较准确。
【总页数】10页(P6-15)
【作者】张献民
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】P631.819
【相关文献】
1.测井曲线自动分层技术及在杏北地区小层划分中的应用 [J], 程玉群;刘铁桩
2.神经网络法在测井曲线自动分层问题中的应用 [J], 刘春桃;李元军
3.测井曲线自动分层的建模与应用 [J], 张韬
4.工程数字测井自动分层的人工智能技术 [J], 张献民;王建华
5.测井曲线的小波变换特性在自动分层中的应用 [J], 阎辉;李鲲鹏;张学工;李衍达因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
利用活度分层法实现测井自动地质分层
[收稿日期]2007 01 10利用活度分层法实现测井自动地质分层易觉非 (长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023)[摘要]阐述了利用测井曲线活度进行地质分层的基本原理,并分析了假地层界面的剔出方法和自动地质分层时测井数据预处理过程。
在此基础上,设计了测井自动地质分层算法。
最后,采用C#编程语言实现了测井自动地质分层。
经实际应用,其分层结果符合测井解释研究的精度要求。
[关键词]活度;自动分层;测井曲线[中图分类号]P631 84[文献标识码]A [文章编号]1000 9752(2007)01 0078 03在利用测井资料进行岩性判别、储层划分、储层参数研究等工作前,首先要完成的是分层。
目前主要是采用人工解释的方法对测井曲线进行分层,该方法的分层结果受人为因素影响较大,且分层速度慢。
为此,测井研究人员提出了多种利用计算机进行地质分层的自动化方法,包括最优化分层法、模糊分层法、变换分层法、活度分层法等[1]。
活度分层法相比于其他自动分层法,具有原理简单、计算量小、分层速度快等特点。
1 测井曲线的活度测井曲线是对地层物理性质随井深变化的记录,当地层的物理性质发生变化时,测井曲线就随之发生变化。
在岩性不同的地层分界面处,物理性质的变化最为明显,测井曲线表现为急剧的变化。
为了表示测井曲线的动态性质,定义测井曲线的活度为[1]:E(d)=d+ d- 2[x (t)-x (d)]2d t(1) x (d)=1 d + 2d - 2x (t)d t(2)式中,E (d)表示d 的活度函数值;x (t)表示原始测井曲线;x (d)表示x (t)在区间d - 2,d + 2内的平均值; 表示计算活度时所取测井曲线的长度(下称窗长)。
活度公式相应的离散形式为:E(d)= i=d +ni=d -n [x (i)-x (d)]2(3) x (d)=12n +1 i=d +n i =d -nx (i)(4)式中,x (i)表示测井曲线在第i 点处的离散值;n 为计算活度时与窗长有关的正整数,窗长为2n +1。
测井软件系统的设计与实现4
第四章测井软件系统的开发4.1 测井软件数据流向测井软件接收数据处理板上传送来的数据，对于获取到的数据进行存储、显示和传输，在测井过程中数据的流向可由图4.1描述。
图4.1测井时数据流向框图下面根据框图中划分的模块对其功能进行简要的分析：（1）USB数据读取模块USB口是测井软件的数据源，软件的服务表对硬件板的设置通过该口传递到硬件板中，软件需要读取的数据通过该口从硬件板获取。
在USB口接收缓冲区上接收到数据后会发出消息，而该消息会触发该模块的处理函数，从而该模块执行其操作实现USB数据读取。
USB数据读取后将数据放到数据缓冲区，便于处于数据存储和处理层次的模块来读取。
（2）模拟数据源为了使软件开发过程不过分依赖于硬件的开发，在开发过程中使用软件的模拟数据来测试其它软件的模块。
该模块根据服务表内容模拟产生数据，并将产生的数据发送到指定的缓冲区，之后主程序来读取缓冲区中的数据。
由于该模块的作用比较单一，所以将其单独作为一个程序来开发，它根据服务表的配置来为主程序提供数据源。
（3）数据存储模块（原始采样数据）主要是根据服务表中是否存储原始数据的要求来确定是否将原始数据存储为RAW格式文件，在真正测井时，USB数据读取模块将获取的数据放到数据缓冲区中，然后数据存储模块从缓冲区中读取数据并存储。
（4）数据处理模块将读取到的原始数据进行处理（刻度、滤波、特殊处理、计算），形成可以进行显示的数据，并将数据放入数据缓冲区（注意：这是开辟的另外一个数据缓冲区），之后在该缓冲区中的数据将为打印、显示、存储和网络传输4个模块所用。
（5）数据图形打印模块根据服务表的规定，将要打印的页面在绘图仪上适时的打印输出，这样在测井结束后就可以根据打印的图纸对油井的状况进行分析。
（6）数据适时显示模块将处理后的数据按照服务表的内容进行适时的显示，这里的数据显示是一种多页面的数据显示，每个页面上显示不同的数据组合，显示的方式也是多样化的，可以以曲线的方式进行显示，还可以以图像的方式进行显示。
基于多粒度聚类的测井曲线自动分层识别方法
高技术通讯2020年第30卷第12期：1215-1224doi：10.3772/j.issn.1002-0470.2020.12.002基于多粒度聚类的测井曲线自动分层识别方法①姬庆庆②***朱登明**石敏***王兆其**周军****「中国科学院大学北京100049）（"中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190）（如华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206）（**“中国石油集团测井有限公司西安710065）摘要随着测井技术及大数据分析技术的快速发展，自动测井解释技术可以有效辅助人工快速开展储层划分、油水层解释等工作。
为了提升储层划分及油水层识别准确度，本文提出了一种基于有监督学习的多粒度聚类识别方法，该方法通过对标准测井曲线及分层结果的学习提取不同分层测井曲线特征，在划分出储层的基础上再进行油水层识别。
与已有方法相比，本文方法通过对真实测井曲线进行多种处理，从而融合曲线多层次特征,有利于取得更加准确的分层结果。
实验结果表明，该方法可以对测井曲线进行自动分层，提高了曲线自动分层的效率，在真实测井曲线上能够取得较好的分层识别结果。
关键词自动分层；多粒度聚类；测井曲线0引言测井技术在勘探过程中收集关于地质储集层的“四性”信息,即“岩性、物性、电性、含油性”，测井解释则需要通过“四性”之间的关系建立测井解释模型,确定油层有效厚度。
测井解释通过研究储集层电性与岩性、物性、含油性的对应关系，力求消除岩石矿物背景对于油层信息的影响，从而达到客观评价砂岩储集性能和流体性质，并准确划分储层的目的⑴。
现阶段国内众多单位多以常规曲线为基础，结合区块地质特点，采用传统方法利用人工对油气层进行识别、解释和评价，还没有较为成熟的自动分层解释软件⑵。
由于人工解释的方法需要大量人力，同时分层结果易受解释人员主观因素的影响，因此难以满足不断提高的测井解释要求。
随着油气勘探规模的不断扩大,测井解释将面对更多更复杂的研究对象，测井分层解释方法的发展与测井技术的发展息息相关。