句法模式识别及其在地层对比中的应用

阐述了模式识别中的句法分析方法在地层对比中的应用。通过对测井曲线形态基元的划分和对专家利用测井曲线进行地层对比经验的归纳 ,建立了地层对比的形式语言描述规则库。以此为基础 ,利用句法分析方法和测井曲线可进行地层的模式识别对比。实际应用表明 ,该方法是一种较好的地层对比方法 ,它不仅能完成不等厚地层间的对比 ,而且在地层尖灭和错断的情况下也能获得较好的对比结果     

人工智能地层分层对比方法研究及应用

人工智能自动分层对比方法是先将测井数字量转化为符号量,用计算机模拟手工分层过程实现自动分层,再根据已有的分层数据和特征参数,按照标志层选择、相似性判断、可能性对比、可信对比、非交叉对比等5种规则进行地层对比.在大庆油田×区块进行实际应用.对×区块地层连通、砂体尖灭、砂岩透镜体等都能准确地划分对比,收效良好.     

利用主成分曲线进行地层对比

直接运用多条测井曲线进行地层对比,会产生地层信息的冗余,而且不能消除无用信息。为此,采用对岩性反应较灵敏的自然伽玛能谱测井、岩性密度测井及对孔隙度、饱和度较灵敏的补偿地层密度、补偿中子、感应、侧向等测井曲线的主成分曲线,用有序元素最佳匹配法进行地层对比。通过调整两类曲线的权系数,能提高区域岩性对比或油层对比的准确性。     

模式识别在地层划分中的应用

模式识别就是研究已知的模式,并对模式进行分类,利用计算机技术,将待识别模式进行归类,达到分类的目的。模式识别的过程可概括为:首先,应用傅立叶频谱分析、回归分析及多点平滑法进行数据预处理;其次,采用旋回地层学理论,计算已知钻井地质数据的频谱图,利用米兰柯维奇旋回组分进行学习,提取特征,建立模式分类;最后,用已建立的模式类对其他钻井进行地层划分。运用模式识别方法,对大港油田40多口钻井进行了地层划分,划分结果与原地质分层结果具有很好的相关性,而且精度更高。     

利用测井曲线进行地层对比的自动识别

利用常规测井曲线结合自编软件，在高频旋回地层学理论和曲线相似性方法的基础上，阐述了地层对比规则、对比曲线和对比指标的选取；借助于软件总体框架流程图、地层对比流程图介绍了自动地层对比设计思想，同时对相关系数法和重心法进行了简单的说明；实际应用表明，该方法用于地层对比具有高效性和可靠性。     

字符串动态匹配算法在地层对比中的应用

提出改进的最大类间方差法通过计算有序序列最大类间方差、最小类内方差以实现测井曲线分层,弥补最大类间方差法只能将序列分成2类的缺陷。数值形式表示的曲线不便于对比的描述,提出将数值曲线序列提取特征并转换成离散的、相对抽象的字符串序列的方法,并以具有可以得到全局最优解特点的动态规划法为理论基础进行曲线对比。使用胜利油田地质科学院提供的真实地质数据,验证利用字符串进行动态匹配进行曲线对比在地层对比中的应用,实验结果表明,算法对地层缺失、地层尖灭和地层逆序的情况均适用,且具备简化特征提取、对比效率高的特点。     

模糊模式识别在复杂岩性划分中的应用

针对测井解释砂、泥岩剖面中地层岩性的划分、特别是过渡性岩层划分所存在的模糊性，提出了一种利用模糊模式识别划分岩性的方法。亦即利用常规测井资料，提取自然电位、自然伽马、微电极等８个对划分地层岩性有利的模式指标，建立了岩性标准模式。经对采油二厂南二区中块２口井葡萄花油层资料的处理，取得了较好效果。     

神经网络法在测井曲线对比中的应用

本文采用BP神经网络进行测井曲线对比时，具体使用了先学习后识别的方法，即先用已知井的层序训练网络，再用训练好的网络去识别待测井的层序，而训练网络的误差可调。文中还就BP神经网络法和传统的相关系数法的层序对比结果作了比较，认为利用BP神经网络法的效果更能明显地区分出某种层序模式属于某一类而不属于另一类。     

基于地层一致性检验的测井信号地层自动对比算法

本文根据专家经验，利用地层一致性概念对测井信号进行综合分析，研制了一个较实用的测井信号地层自动对比系统，在测井信号对比过程中将局部的相似性和综合的匹配对比有机地结合起来。在地层对比方面，尤其是在正断层识别和断层情况下的地层划分方面有较好的分析结果，从而使得该系统在实践中取得了良好的应用效果。     

模式识别方法及其在地球物理勘探中的应用

将模式识别方法应用于地球物理资料处理,近年来已引起了国内外学术界的注意。模式识别可以使我们充分利用在野外获得的资料,从中“榨取”出更多的地质信息。它不仅可能自动提取我们所需要的地球物理资料,而且还可能对所提取出来的资料自动进行“解释”。本文主要说明在用计算机进行地球物理资料的自动处理和解释时,可以把其中一些问题归结为模式识别问题,从而可以运用模式识别的许多原理和方法。文中简要介绍了统计模式识别和结构模式识别两大类方法的一般原理。较详细地介绍了用句法方法识别波形和标记的松驰算法,以及它们在地球物理资料自动处理中可能的应用。这是一个值得注意的、有价值的研究领域。     

沉积相的模糊模式识别方法及其应用

根据单井相分析的特点,提出了一种基于优先比的沉积相模糊模式识别方法,通过对相标志进行预处理选择了一系列用于相识别的数字特征,建立了湖泊三角洲不同微相单元的数值模式,并进行了实际应用.     

地震属性神经网络油气模式识别技术及其在东海的应用

神经网络油气模式识别技术是综合利用地震属性进行油气预测的技术之一，它首先通过计算获得多种地震属性，综合分析找出对储层油气比较敏感的地震属性组合；然后收集油气井与非油气井的井旁道地震属性，组成学习样本并进行神经网络学习；最后利用学习结果对储层进行油气预测。该技术在东海某工区的应用结果表明，振幅统计类和复数道统计类地震属性是对该地区储层油气最敏感的地震属性组合。神经网络油气模式识别技术可以作为东海地区储层油气预测的一种手段。     

地震属性神经网络油气模式识别技术及其在东海的应用

神经网络油气模式识别技术是综合利用地震属性进行油气预测的技术之一 ,它首先通过计算获得多种地震属性 ,综合分析找出对储层油气比较敏感的地震属性组合 ;然后收集油气井与非油气井的井旁道地震属性 ,组成学习样本并进行神经网络学习 ;最后利用学习结果对储层进行油气预测。该技术在东海某工区的应用结果表明 ,振幅统计类和复数道统计类地震属性是对该地区储层油气最敏感的地震属性组合。神经网络油气模式识别技术可以作为东海地区储层油气预测的一种手段。     

模式识别储层预测技术及其在珠江口盆地的应用

模式识别储层预测技术是一种用地震资料对储层进行横向预测的技术。它利用计算机首先从地震资料中提取多种波形特征参数和有关介质吸收的参数,然后对这些参数进行综合处理,最后根据综合处理的结果对储层的岩性或含油气性进行分类。综合处理的方法有两种:一是有学习样本的判别分析法;二是无学习样本的综合参数法。1991年以来,该方法在珠江口盆地的实际应用中取得了较好的效果:为H3-NE井和H4-1井主要目的层的含油气性作出了正确的预测,对生物礁的鉴别也有其独到之处。在油气勘探中,它为用地震资料直接预测储层提供了一种有效的手段。     

一种一维曲线的模式识别方法及其应用

介绍了一种用三角形拟合的措施提取一维曲线的特征进行模式识别的新方法。利用这种方法，把对应的一维曲线处理成波峰凸向ｙ轴正侧的正值曲线，在选取适当割线的基础上，用三角形去拟合曲线的每个波峰。随着割线值的增加，就可以得到若干个不同的三角形集合。一维曲线的特征提取及其模式识别就是在这些三角形集合上进行的。对这种模式识别方法实现的油层自动对比系统的设计和使用情况进行简明阐述。     

图象识别与应用

根据图象识别的基本原理，对刻划地震记录的波形特征进行分析和描述，在建立沉积微相波形特征关系的基础上，选择最小距离判别法，对地震波进行自动识别分类，并通过图象识别法在裕民地区进行沉积微相的预测，实际应用效果较好。     

三维可视化技术及其在层序地层分析中的应用

油田开发工作中面临的许多复杂地层对比问题对层序地层学理论和应用技术提出了更高的要求,而三维可视化技术是一种基于三维体的真三维计算机解释技术,利用该技术可对三维地震数据直接解释地层的构造、岩性及沉积特征,尤其在分析地层的沉积体系方面可显示出其巨大的优势.本文在研究某油田复杂的层序地层关系时,将传统的层序地层分析方法与三维可视化技术相结合,并取得了很好的应用效果.