数据融合技术在测井解释中的应用研究

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1、TECHN0LOGY技术应用85数据融合技术在测井解释中的应用研究韦玮郭麦成(长江大学计算机科学学院湖北武汉4341O0)摘要：随着地质勘探难度的增大，复杂储层发现的比例越来越大，老的测井解释技术已不能满足生产的需要，数据融合技术以其多源数据的综合性，可以提高测井分析家对地层的认识水平，满足复杂储层测井解释的需要。关键词：数据融合；测井解释；复杂储层；聚类分析目前的测井解释系统，基本上是人工干预条件下的单数据解化、归一化等预处理。根据测井曲线的特征，这里应用主成分释，即使是组合测井解释，也只是定性的综合分析，没有进行有效分析、聚类分析、Bayes判别准则的方法进行数据融合。的信息综合应用

2、。数据融合技术可以利用多源数据的互补性．综合其一般步骤是：提炼出有用信息，提高测井分析家对复杂地层的认识水平，以期获(1)首先，应用纵向分辨率高的测井曲线对地层分层。得最符合地下实际地质情况的结论。本文旨在对数据融合技术在(2)其次，根据对取心井的自动分层结果，选取厚度较大、测井解释中的应用做初步研究，希望起到抛砖引玉的作用。井眼较好、测井质量高并包括各类岩性的地层作标准样本层，采用主成分分析与聚类分析相结合的方法来划分标准样本层的测井相。1、多传感器数据融合原理(3)然后，为了有效地划分地层的测井相与鉴别地层的岩(1)基本原理。多传感器数据融合技术的基本原理就像人性，应尽可能多的采用各

3、种测井参数，但各测井参数之间往往脑综合处理信息一样，充分利用多传感器资源，通过对多传感具有相关性，所反映的岩性信息往往有一定的重复，给随后的器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间和时间聚类分析带来很大困难。因此，我们先采用主成分分析法，从上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，以获得被测对象n个样本层的具有复杂相关关系的m个测井参数中，提取最能反的一致性解释或描述。映岩性特征的少数几个(p个)非相关的主成分(p

4、，就能达到有效地划分标准样本层测(2)融合技术的实现方法。利用多传感器所获得的关于对井相的目的。象和环境全面、完整的信息，主要体现在融合算法上。因此，(4)其后，用Bayes判别准则建立测井相的判别模型。多传感器系统数据融合的核心问题是选择合理的融合算法。对(5)最后，是对非关键井进行大量的测井相分析处理，具于多传感器系统来说，信息具有多样性和复杂性，因此对信息体方法如下：先对欲处理的井进行地层分层，然后应用上面已融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。此外还要建立的Bayes~准则进行逐层的测井相判别和分析，得到每口方法的运算速度、精度；与前后系统的接口性能：与不同技术井的测井相

5、分析剖面。和方法的协调能力以及对信息样本的要求等。一般情况下，基4、结束语于非线性的数学方法，如果它具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力，则都可以用来作为融合方法。面对一些复杂储层，由于我们的经验积累有限，为了提高认识水平，通过数据融合技术，最大限度地挖掘测井资料的有用信息．可2、测井系统构成以为我们提高解释精度提供定性或者定量的帮助。H合理而完善的测井系列和良好的测井质量是保证测井解释结果准确可靠的前提。测井系统一般应包括岩性测井系列、参考文献电阻率测井系列、孔隙度测井系列和一些必要的辅助测井方法【1】王日才．近年来我国测井解释工作的发展U】．国外测井技(如井径、井温等)(各测

6、井方法的功能见表1)。对于复杂地术，2000，15(3)．层，还可以加测新技术资料(如成像测井、核磁测井等)。【2]NikraveshM．SoftComputing—basedComputationalIntelligentforReservoirCharacterization[J]ExpertSystemswi山Appfications，2004，3、数据融合技术在岩性一沉积相分析中的应用26(1)：19-38．在某研究区，优选关键井，并优选GR、SP、RlLD、[3】郭曦榕，黄地龙．一种基于神经网络的沉积相识别方法U]．石油RILM、DEN、CNL和AC等七条对岩性敏感的测井曲线作

7、为测井工业计算机应用，2006，14(1)：8-14．相一岩性解释的测井参数，进行测井相一岩性解释的特征参数[4]于代国，孙建孟，王焕增，等．测井识别岩性新方法——支持向量计算处理。在进行数据融合分析之前，需要进行测井资料标准机方法【I】．大庆石油地质与开发，2005，24(5)：93—95．《上接115页)能力为着力点，采用多种有效的教学模式来提高教学质量，是笔3．3采用过程式考核模式，为学生创造良好的考核平台者在新形势下计算机基