测井曲线自动分层问题
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。
根据测井曲线划分油气水层
1、油、气、水层在测井曲线上显示不同的特征：(1)油层：声波时差值中等，曲线平缓呈平台状。
自然电位曲线显示正异常或负异常，随泥质含量的增加异常幅度变小。
微电极曲线幅度中等，具有明显的正幅度差，并随渗透性变差幅度差减小。
长、短电极视电阻率曲线均为高阻特征。
感应曲线呈明显的低电导(高电阻)。
井径常小于钻头直径。
(2)气层：在自然电位、微电极、井径、视电阻率曲线及感应电导曲线上气层特征与油层相同，所不同的是在声波时差曲线上明显数值增大或周波跳跃现象，中子、伽玛曲线幅度比油层高。
(3)油水同层：在声波时差、微电极、井径曲线上，油水同层与油层相同，不同的是自然电位曲线比油层大一点，而视电阻率曲线比油层小一点，感应电导率比油层大一点。
(4)水层：自然电位曲线显示正异常或负异常，且异常幅度值比油层大；微电极曲线幅度中等，有明显的正幅度差，但与油层相比幅度相对降低；短电极视电阻率曲线幅度较高而长电极视电阻率曲线幅度较低，感应曲线显示高电导值，声波时差数值中等，呈平台状，井径常小于钻头直径。
2、定性判断油、气、水层油气水层的定性解释主要是采用比较的方法来区别它们。
在定性解释过程中，主要采用以下几种比较方法：(1)纵向电阻比较法：在水性相同的井段内，把各渗透层的电阻率与纯水层比较，在岩性、物性相近的条件下，油气层的电阻率较高。
一般油气层的电阻率是水层的3倍以上。
纯水层一般应典型可靠，一般典型水层应该厚度较大，物性好，岩性纯，具有明显的水层特征，而且在录井中无油气显示。
(2)径向电阻率比较法：若地层水矿化度比泥浆矿化度高，泥浆滤液侵入地层时，油层形成减阻侵入剖面，水层形成增阻侵入剖面。
在这种条件下比较探测不同的电阻率曲线，分析电阻率径向变化特征，可判断油、气、水层。
一般深探测电阻率大于浅探测电阻率的岩层为油层，反之则为水层，有时油层也会出现深探测电阻率小于浅探测电阻率的现象，但没有水层差别那样大。
(3)邻井曲线对比法：将目的层段的测井曲线作小层对比，从中分析含油性的变化。
C1 测井曲线的自动分层问题
测井曲线自动分层问题测井曲线自动分层问题摘要本问题要求以1号井建立数学模型，对第2号至7号井进行自动分层，并与人工分层结果进行比较。
确定合适的数学模型后，再对第8号至13号这些未人工分层的井进行自动分层。
本文的研究包括三个部分：模型准备、已人工分层井的模型建立与求解以及未人工分层井的模型建立与求解。
模型准备中首先对数据进行了筛除、中值滤波和归一化，使数据受干扰更小，之后通过主成分分析，加权平均出一个新主成分曲线作为综合测井指标。
已人工分层井模型中，首先应用了层内差异法对1号井进行细分层,其分层结果局部过细，因此再应用聚类分析进行并层处理，使一些过细的分层与临近合并，得到合理结果。
之后与活度分层法进行对比，最终确定了层内差异结合聚类并层作为最终分层方案。
当有人工分层结果时，可以参考进行层名对应确定，但面对一个未知的井时，层名确定就是新的问题。
在未人工分层井模型的建立与求解中，提出了利用纯泥岩这个具有鲜明特征的地质现象作为定位标记，用来定位长71层。
在未人工分层井模型中，首先应用之前成熟的层内差异结合聚类并层得到不含层名的分层结果后，利用纯泥岩经验，确定长71层，以此为突破，先后推理可确定所有层名。
上述模型，应用在已人工分层的井上，和人工分层吻合得很好，比较成功。
应用在未人工分层的井上时，结果合理，分层清楚均匀。
层内差异和聚类并层结合使用，既能保证分层准确又可使层次合理，问题得到了很好地解决，但是极个别会出现两层合并的现象。
最后我们对所有井进行井层剖面展示和简要分析，以新的角度看到所有井的层面分布和地形变化。
本文编程和数据处理在Matlab和Excel中完成，绘图在“卡奔”地质研究软件中完成。
关键字：主成分分析层内差异聚类层名对应活度函数分析1问题重述地质人员通过经验，从一定深度开始对井进行井层划分和命名，通常这些工作都是通过人工来进行的，即人工分层方法。
该方法费时费力，且分层取值过程中主观性较强，会因为不同的个人标准出现不同分层结果。
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 ・
测井曲线自动分层技术及在杏北地区小层划分中的应用
11 、 葡
12 、 葡
21 、 葡
上
22 、 葡
32 、 葡
33 等 7 个单元。但人工
分层工作效率低, 劳动强度大。此次研究在学习前 人经验的基础上 , 尝试在本地区利用测井曲线进行 自动分层
[ 2]
。因为是随后进行测井相自动分析 , 所
以建立储层地质模型十分必要。
二、 测井曲线自动分层的原理
一般来说, 引起测井值变化的原因有两类 : 一类 是地层因素( 岩性、 孔隙流体性质) 的变化; 另一类是 非地层因素( 如井壁因素、 测量系统、 测井条件等) 的 变化。非地层因素引起的测井响应一般比较小 , 个 别大的变化, 如声波跳跃、 密度特低等, 应通过一定 限制条件将其剔除( 在不考虑流体影响时) 。对测井
第 7 卷第 2 期
断
块
油
气
田
地质勘探
测井曲线自动分层技术及 在杏北地区小层划分中的应用
程玉群
摘 要
李秀荣
刘铁桩
( 中原石油勘探局技术有限公司 )
( 中原石油勘探局勘探开发科学研究院 )
首先阐述了利用测井曲线进行小层划分的原理和方法, 采用层内差异法和聚类分析
法相结合进行分层, 该方法是目前利用测井曲线进行小层划分和对比 , 并最终实现定量化、 自动化 的一条较为有效的途径。 通过大量地质研究认为卡准所分地层的顶、 底界是自动分层的基础 , 而对 分层参数( B 值和 d m in 值) 的选取以及一些分层处理技巧都必须密切结合本地区的储层分布特征, 从而取得较为理想的效果 。结合杏北地区河流相储层的具体实际 , 对区内葡 提高了小层划分的效率。 主题词 测井曲线 层内差异法 1~ 3 主力油层进行 划分和对比 。通过对比 52 口井的自动分层与人工分层结果 , 发现二者具有较高的符合程度 , 大大 聚类分析法 小层自动划分
测井曲线自动分层问题
测井曲线自动分层问题摘要在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情形，其中测井曲线分层是第一要完成的基础工作，本文那么为进行此类大量工作而作探讨。
模型一从有效、有效的角度, 论述了测井曲线自动分层的步骤和人工分层的判别分析法。
采纳值滤法和归一法, 以此来排除因测量误差对模型的干扰。
建模期论述了模糊数学模型，新切近度公式在自动分层模型设计中的应用, 实现了测井曲线的自动分层, 模型计算期采纳主成份分析和聚类分析法，使理论取得有效的应用, 同时也验证了模型的可行性和有效性。
模型二通过先对测井曲线数据进行人工挑选，去除对结果阻碍不大的部份，通过网上查阅大量数据，得知GR和RT对分层最有阻碍，其中RT次于GR。
因此给予GR系数为0.9，RT系数为0.1，组合出一条新的测井曲线，再通过人工去除首尾毛刺，使数据更精炼，再通过中值滤波，归一化处置后，取得较明显的曲线，最后写极值分层指标函数和方差分层指标函数（程序见附录）进行两次分层，给出2至7号井的分层结果，最后用聚类分层方式做分层处置。
误差分析说明1至7号井的自动分层结果与人工分层结果吻合地专门好，模型是合理的。
关于问题二，咱们依照问题一中模型的不足作了改良，给出了8至13号井的分层结果并对结论作了大量的讨论。
关键词：测井曲线聚类分析中值滤波极值主成份分析一、问题重述在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情形，其中测井曲线分层是第一要完成的基础工作。
测井曲线分层的目的是为了在尔后的研究中，便于对具有不同特点的地层确信研究目标，和确信将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。
通常，在一个区域内，通过前期地质研究工作，结合各类测井数据，第一对最先开发的参考井进行详细研究。
一种测井数据，都反映了地质结构的特点和地层的转变，地质人员通过体会，综合各类测井数据反映的地层特点，将井从必然深度开始，对井进行井层划分和命名，如1号井从距井口深294米处开始，依次往下，定名为长3一、长3二、长33、长4一、长4二、长6一、长6二、长63、长7一、长7二、长73、长8一、长8二、长9一、长92等地层。
基于有序聚类分析的测井曲线自动分层策略
基于有序聚类分析的测井曲线自动分层策略武汉科技大学 邹奇林 胡卫 赵亚洲指导老师：李明摘要：测井曲线的分段要求样本分类时不打乱次序，本文基于有序最优分段的理论，针对样本过大的问题首先进行中值滤波处理进而运用边缘检测的方法压缩采样点数目，对于窗口大小的选择利用BP 神经网络自我反馈寻求最佳窗口大小，在综合各种测井曲线的基础上运用主成分分析法提取主因子作为样本指标，结合有序聚类分析初步确定拟划分地层数，然后运用爬山法并做出分层数目—总变差图寻求最佳分段数，从而获得全局最优解。
最后利用Fisher ’s 判别分析进行井的地层命名，通过对分类效果进行检测，结果表明该模型求解效果精确度较高。
关键词：总变差，最优分割，边缘检测，主成分分析，爬山法，BP 神经网络 ，Fisher ’s 判别分析。
一、最优分割的介绍：1.1、测井曲线的分层问题，可以等效为对一批有序样本进行划分分段问题，这类问题的提法如下：设有一批（N 个）按一定顺序排列的样品，每一个样品测得p 项指标，其原始资料矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯x x x x x x x x x X Np N N p p P N212222111211)(其中元素x ij 表示第i 个样品第j 个指标的观测值。
如果把N 个样品按顺序（不破坏序列的连续性）进行分割，其所有的可能分割方法共有：121112111-=+++-----N N N N N c c c种。
现在要求在所有的分割中找出一种分割方法，这种分割方法满足各段内的差异最小，而各段间的差异最大。
称这样的一种分割方法为最优分割法。
各段内部差异最小，即各段内的数值变化最小。
段内数值变化可用变差（类的直径）表示，样品段{1,,i i j x x x + }的变差可以表示为： )()(x x x x d ij l Tij ji l l ij -∑-==，其中∑=+-=ji l lijx x i j 11d ij 表示样品段{1,,i i j x x x + }内样品间的差异情况，d ij 越小表示段内各样品之间的数值比较接近，反之，d ij 越大表示段内个各样品数值之间的差异大，要各段内的差异达到最小，即所分成各段内的变差总和（总变差）为最小。
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。
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宜宾学院第二届大学生数学建模竞赛题目
（请严格遵守对论文格式的统一要求）
B题：测井曲线自动分层问题
在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情况，其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。
测井曲线分层的目的是为了在今后的研究中，便于对具有不同特点的地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。
通常，在一个区域内，通过前期地质研究工作，结合各种测井数据，首先对最早开发的参考井进行详细研究。
每一种测井数据，都反映了地质结构的特点和地层的变化，地质人员通过经验，综合各种测井数据反映的地层特点，将井从一定深度开始，对井进行井层划分和命名，如1号井从距井口深294米处开始，依次往下，定名为长31、长32、长33、长41、长42、长61、长62、长63、长71、长72、长73、长81、长82、长91、长92等地层。
接着在分析随后开发的2号井时，也根据和1号井分层的特点和规律，依次定名为长31、长32、长33、长41、长42、长61、长62、长63、长71、长72、长73、长81、长82、长91、长92等地层。
井的位置不同可能会导致这口井的每一个层位的深度范围也不同，甚至有可能会出现缺失中间某层的现象。
如第6号井缺长31、长32层。
通常这些工作都是通过人工来进行的，这就是所谓人工分层方法。
该方法不仅费时费力，而且分层取值过程中受测井分析人员的经验知识和熟练程度影响较大，主观性较强，也会因为不同的解释人员的个人标准有误差，而造成不同的人员有不同的分层结果。
自动分层的基本思想、实现手段是一个不断发展变化的过程。
由人工分层到自动分层，除了计算机工具的引入，各种数据处理技术也被应用于自动分层。
随着一个区域开发井的数量增加，我们希望利用已有分层井点数据与变化特点作为控制点，结合每口井丰富的测井曲线数据，如密度(DEN)、声波(AC)、中子(CNL)、自然伽玛(GR)、自然电位(SP) 和电阻率(RT) 等的变化特点，建立合理的数学模型，实现井位分层人工智能处理，也就是实现自动分层。
相对于人工
分层，自动分层可以避免人为分层的随意性，并可在很大程度上提高工作效率。
进行具体的井位分层人工智能处理，这将极大地提高工作效率。
另一方面，希望通过自动分层处理，与人工分层的结果进行比较分析，进一步提高分层精度。
下面请完成以下工作：
1.以1号井为标准井，根据此井的各种测井曲线数据，建立数学模型，
对第2号至7号井进行自动分层，并且通过分析，与人工分层结果进
行比较分析。
考虑是否需要利用你所建立的数学模型，对1号井的分
层结果进行说明。
2.通过前面人工分层与自动分层的比较结果，以及已给的各种测井曲线
数据，确定合适的数学模型对第8号井至13号井进行自动分层，并
分析你的结论。
数据见附件1和附件2
附件1 (1-13号井测井数据)：第二行是开始记录数据的井位深度，第三行是结束记录数据的井位深度。
第四行为记录井位数据的间距。
第五到第七行为66种不同的测井数据，接下即为记录的具体数据。
其中，DEPTH代表井位深度，其他的数据一部分为测井曲线，如DEN (密度)，RILD (深感应电阻率)，RILM (中感应电阻率)，R4.0 (4M电阻率)，SP (自然电位测井)，GR (自然伽玛测井)，AC (声波测井)，RML (微侧向电阻率)，CNL (中子密度测井)，RT (电阻率测井)，WA (视地层水电阻率), RMFA (视泥浆电阻率) 等，还有一部分代表地层的特性，如DEVi (井斜)，AZIm (井斜方位)，CAL (井径)，PORW (含水孔隙度)，PORT (总孔隙度)，POR (孔隙度)，PORR (有效孔隙度)，PORF (冲洗带饱含泥浆孔隙度)，PERM (绝对渗透率)，SW (总含水饱和度)，SH (泥质含量)，SXO (冲洗带含水饱和度)，POW (含水孔隙度)，CARB (煤的含量)，FW (产水率)，BULK (出砂指数)，CALC (井径差值)，CL (粘土体积)，PORX (流体孔隙度)，PORH (油气重量) 等等。
注：数据中-9999.000是无效数据，它可能是因为测量仪器对某种属性不敏感而导致的。
附件2 (井位数据)：第2、3列为井的坐标位置，后面各列标出了不同名称层位的底深(表示该层位结束时的深度)，即可确定每个地层的所在深度范围。