主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
Bayes判别之地质分层应用
小类:
数理
简介:
运用数理统计的基本思想,利用数据的预处理和结果检验并调整,从而减少因测量误差以及数据量纲对模型计算结果的影响。然后用判别分析方法即—Bayes判别分层。而后针对所建立的模型编写出执行程序,实现测井曲线的自动分层,同时利用已有的分层数据对模型结果作检验,验证模型的可行性和有效性。
详细介绍:
1.1 标准化处理 由于测井数据的指标较多(大概有50—60种),并且各指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级(1000—0.001)。如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此在采用多个曲线进行分层时对测井曲线作标准化是有必要的,以此消除量纲的影响。 1.2 判别分析分层 在这里把每层当作一个总体,就有多个总体,而且根据以往分层经验能够知道每个总体的经验分布。这样就适合用Bayes判别方法来做分层。 Bayes判别的统计思想是: 假定对研究对象有一定的认识,常用先验概率分布来描述这种认识,然后我们取得一个样本,用样本来修正已有的认识,得到后验概率分布,各种统计推断都通过后验概率分布来进行。 2 Bayes判别方法的应用分析 现选择9号井之资料作为样本,然后对13号井进行分层判别。 ⅰ 为描述方便,取九号井中心段4层数据,选择测井曲线GR、AC、CNL、RT作为判别指标。取等距具有代表性的采样点作为样本,并计算出判别类别的后验概率。

作品图片

  • Bayes判别之地质分层应用
  • Bayes判别之地质分层应用

作品专业信息

撰写目的和基本思路

目的: 对已知的测井数据(由专业的钻井设备采集得到)进行处理,建立相应的科学的数学模型,针对采集到的各项指标的数据特征,对地质进行自动分层。 基本思路: 第一:将数据以每米为单位生成新的数据指标值; 第二,利用Bayes判别方法对数据进行初步处理,进行第一步的分层处理; 第三,在之前得到的分层基础上再进行判别修正,以减少由于分层指标、数据量繁多而引起的误差;

科学性、先进性及独特之处

1、从分析测井划分层序地层单元的理论基础出发,由钻井得到的真实数据出发,由数据之间的关系来进行对层序地层划分。 2、在此之前也有一些团队利用Bayes判别方法来对地质进行分层,但是分层在一定的深度之后会产生一定的偏差和混乱,而本作品在之后再一次通过分析分层过程对之前得到的结果进行修正,使得得到的分层结果更为准确。 3、此判别方法利用了多条曲线分层,利用更多信息提高了分层的可靠性。

应用价值和现实意义

本文提出了一个较为合理的利用测井数据进行地质分层的方法,利用该方法得到的分层结果与由大量地质专家进行手工分层所得到(现在仍然采用)结果非常接近,保证了此分层方法的可靠性。在实际应用时本方法可以与其它分层方案一起做地质分层,将所得到的分层结果再进行一定的分析,以便最后得到一个更好分层结果(由于在不同的地理位置,各方法也有各方法的长处,综合处理可以进一步提高分层结果的科学性和可靠性)。

学术论文摘要

从实用性和有效性出发,建立测井曲线分层的步骤和计算模型。运用数理统计的基本思想,加入数据的预处理和结果检验并调整的具体方法,从而减少因测量误差以及数据量纲对模型计算结果的影响。加以统计思想在分层模型设计中的应用,并加入判别分析方法即—Bayes判别分层。而后针对所建立的模型编写出执行程序,实现测井曲线的自动分层,同时利用已有的分层数据对模型结果作检验,验证模型的可行性和有效性。

获奖情况

该作品在四川师范大学第七届大学生学术科技节“自然科学学术论文”类型中获得A级项目。

鉴定结果

该项目荣获四川师范大学第七批科技节挑战杯竞赛等级优秀奖

参考文献

【1】雍世和,张超谟.测井资料处理与综合解释[M].东营:石油大学出版社,2004. 【2】王群. 矿场地球物理[ M] . 黑龙江省大庆市: 大庆石油学院出版社, 1 9 9 9 . 1 – 3 【3】王永刚. 综合参数法在地球物理资料处理和分析中的应用. 石油物探, 1997, 36( 增刊) : 102~107.

同类课题研究水平概述

随着计算机技术的不断发展,人们期望能够利用计算机自动划分和对比层序地层单元,减少工作强度,提高工作效率,创造更多的经济效益。在单井层序地层单元划分和井间层序地层单元对比分析方面,国内外均开展了许多研究工作,并取得了一定的研究进展。 测井曲线是载有地层沉积旋回信息的信号, 运用测井信息划分层序地层单元及地层对比研究自开始以来已取得了长足进步, 从定性的分析、识别发展到现在可半定量、定量提取不同级别的沉积单元界面及进行层序地层对比,更进一步克服了地质学家手工划分层序中人为因素的影响,进而也推进了层序地层学研究的定量化发展。 岩性突变、沉积韵律是影响其测井响应及曲线形态的两个重要因素, 测井响应对沉积单元界面上下岩性的类型及粒度的不同而产生的声、放电性质的变化, 是利用测井信息划分沉积单元界面的基础。 随着油气勘探和开发的深入,层序地层单元界面的定量划分及地层对比越来越受到重视。沉积学研究证明,沉积物的不同韵律特征形成了不同级次的地层和旋回(刘冰等,2006),因此,测井曲线是载有地层沉积旋回信息的信号,并在沉积单元界面测井识别与对比等方面也取得了丰富成果。 尽管国内外学者对层序地层自动划分和对比方法己进行了深入的探讨和研究,但仍然存在一些问题需要解决,这主要表现在以下几个方面:(l)层序地层单元划分方法;(2)不能综合应用测井资料中有关层序地层的特征信息;(3)层序地层单元对比。 基于模式识别技术的各类方法技术在测井资料储层识别领域都得到了广泛的应用,也取得了较好的结果。如神经网络技术、灰色系统方法、分形理论等。国内外很多大专院校,科研机构,测井公司都在研究利用测井曲线模式识别技术来分析地层。如沉积相识别、沉积环境解释、储气层识别、油水层识别与分析等等。但由于地质结构复杂,各地区差异大,尚未形成一套完整的识别分析体系。目前国内单位大多数是在常规测井资料进行分辨率处理的基础上,结合本地区地质特点,采用传统方法进行油气层解释评价,没有形成针对高分辨测井仪器的配套系统总之,从国内外测井解释的情况来看,对测井曲线自动识别的研究正处于不断的创新和发展阶段。尤其近些年数学方法在测井解释中的广泛应用,取得了显著效果和经济效益。故从数学方法作进一步探索测井解释方法是一个很有前景的发展方向。
建议反馈 返回顶部
Baidu
map