基于测井曲线数据进行合理自动分层的模型

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1、封一答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目：（C）基于测井曲线数据进行合理自动分层的模型组别：本科生参赛学校：吉林大学报名序号：（可以不填）参赛队员信息(必填)：姓名所在学院及专业联系电话参赛队员1管炜汽车工程学院车辆工程420906班4209063515143086817参赛队员2曾雷汽车工程学院工业设计420907班4209073515584230962参赛队员3刘明强汽车工程学院车辆工程420903班420903371584313953638封二答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（省赛评阅专家填写）：省赛

2、评阅1：省赛评阅2：省赛评阅3：省赛评阅4：省赛评阅5：38基于测井曲线数据进行合理自动分层的模型基于测井曲线数据进行合理自动分层的模型摘要本文解决的是根据各种测井曲线数据，合理自动划分地层的问题。避免了人工分层的主观性和不确定性，从而达到更为精确的分层结果。这样，在今后的研究中，就能对不同地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。对1号井分层时，我们首先建立了模型一和模型二。模型一：变量聚类模型，即对各个测井指标先进行聚类。变量幅值随深度变化大致一样的聚为一类，从每一类中挑选出具有代表性意义的指标，这样就可

3、以有效的减少变量的个数。模型二：褶积求导分层模型，我们首先用褶积法求导代替一般意义上连续函数的求导。然后画出各个代表性指标对深度的导数曲线，找出导数的极值点，作为分层候选点。然后根据这些分层候选点，计算出层间方差和层内方差之比F，当F值达到最大时，就是最佳的分层结果。综合各个指标，我们得到1号井的分层结果如下：人工分层结果自动分层结果294290.175330331.925368366.55410405.935453.8446.3495.3494.8530.2530.8575589.175614.7606.175654.5672.425

4、697691.55736.3738.675771.8766.3814817.8857.8832.175然后，我们以1号井为标准井，用1号井的分层方法分别对2-7号井进行自动分层（具体结果见模型求解部分）。模型三：残差分析模型，计算出我们得出的分层结果和人工分层结果之间的残差，找出与人工分层点的差别以及差别有多大。然后用模型二对8-13号井进行自动分层，并根据1-7号井的分层结果找出8-13号井的分层点（具体结果见模型求解部分）。本模型中，首先对变量进行了聚类分析，从而很有效的减少了变量个数，减小了处理难度。用褶积法求导代替一般意义上连续

5、函数的求导，通过导数的极值点38基于测井曲线数据进行合理自动分层的模型挑选出可能分层点，并用层间方差与层内方差之比来评价、优选这些分层点。关键词：测井曲线；自动分层；聚类分析；褶积求导法；层内与层间方差比；残差分析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

6、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368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

7、井的每一个层位的深度范围也不同。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。因此，我们需要建立一个自动分层的数学模型。首先建立一个对1号井进行自动分层的数学模型，然后以1号井为标准井，对其他井进行自动分层，并与人工分层结果进行比较分析。根据比较结果，对已建立的模型进行改进，并确定合适的数学模型，以得到更为精确、科学的分层结果，最后分析自动分层的结果。本文要解

8、决的问题有：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，并与人工分层结果进行比较分析。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，