排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 70 毫秒
1
1.
以岩性作为测井特征提取及成岩相识别单元,排除岩性差异对测井信息影响,控制识别单元发育成岩相类型。利用黏土矿物含量比值反映孔隙流体酸碱性,提高判别结果的准确性。根据成岩相对孔缝演化作用的最终影响,定义测井成岩相,并利用基于贝叶斯最佳分类的概率神经网络,对比不同测井组合下神经网络对测井成岩相的识别能力。利用所提方法对鄂尔多斯盆地苏里格地区进行成岩相识别。结果表明,测井成岩相识别结果与实际取心鉴别结果的符合率为81%,且识别的溶蚀相发育区域在实际试气中基本为气层及气水同层,无差气层存在。 相似文献
2.
地层的自动分级对比技术 总被引:3,自引:0,他引:3
地层缺失和厚度不等是基于测井数据进行井间地层自动对比中需要解决的关键问题。融合聚类分析和动态波形匹配进行地层自动分级对比可以解决上述问题。利用聚类分析划分不同级别的层段。在高级别层段划分结果控制下,计算两井任何两个次级层段的累计最小“匹配代价”,再反向追踪找出最佳匹配路径,从而获得最优的地层对比结果。利用这种动态波形匹配技术进行全局地层对比,使地层对比的可靠性增加。 相似文献
3.
用自组织神经网络自动识别岩相 总被引:10,自引:0,他引:10
BP神经网络技术以及其强大的学习能力已广泛应用于许多领域,取得了很好效果,但当不具备已知样本时,该技术很难应用,本文采用改进的自组织神经网络,对测井资料进行自动岩相识别,并在松辽盆地进行了实际应用。通过与已知资料对比证实该方法是一种有效的岩石自动识别方法,具有良好的应用前景。 相似文献
1