利用最大隶属度模糊判别法识别水淹层

在油田开发中后期,水淹层的有效识别对剩余油分布的研究和调整方案的编制尤其重要。本文在介绍了最大隶属度模糊判别法的基本原理之后,简要概述了研究工区内水淹层的测井响应特征,并构建了东部某工区的流体识别标准样本数据库,从而形成了研究工区内水淹层识别标准判别模式。基于所构建的判别模式对研究工区内的水淹层进行了识别,识别结果表明该法能够较准确地识别水淹层,识别率能够满足水淹层测井识别精度的要求。     

复杂地层钻井风险程度判别方法研究

由于地质构造复杂和地质特征参数难以预测,复杂地层钻井具有高风险与高投入的特点。因此,井下工程风险程度的合理判别,对于钻井工程方案的风险决策具有重要的意义。针对这一问题,建立了基于风险概率和模糊理论的风险程度判别模型。首先,对常见井下工程风险进行风险概率计算;然后,在此基础上结合井史资料中的事故记录,利用模糊数学理论构造不同程度区间的隶属度函数;最后,根据隶属度进行区间划分,从而实现工程风险的程度判别。应用该方法对西部某地区的钻井资料进行实例分析,结果表明,该方法的判别结果与工程实际情况基本吻合,满足工程实际需要,能够为钻井工程方案设计提供风险判断依据。     

基于模糊支持向量机方法的岩性识别

针对复杂岩性识别中存在的模糊性,提出一种基于模糊支持向量机方法的岩性识别方法。该方法在传统支持向量机方法中引入样本对岩性类别的隶属度,充分考虑储层岩性划分的模糊性和相同岩性对应的特征参数值范围很大等问题。在模糊支持向量机方法中,依据样本的重要性给不同的样本赋予相应的隶属度,使各样本在构造最优分类面时起不同的作用,从而使基于模糊支持向量机的岩性识别方法具有更好的抗噪性能及分类能力。应用效果表明该方法具有适应性强、识别精度高的优点。     

基于模糊模式识别的贴近度法判别煤田测井岩性

选取影响岩性识别的7个主要参数,结合某地实际测井资料,建立基于模糊模式识别法的岩性识别标准模型.分别计算了各个待定样本与3个标准模型的格贴近度、海明贴近度、欧式贴近度、最大最小贴近度及算术平均最小贴近度.分析了不同贴近度方法求得的贴近度,结果表明5种方法所识别的结果都正确;通过分析对比5种方法所求得的最大贴近度曲线,可知海明贴近度方法所得结果较为稳定、准确,适合该次岩性识别实验;验证了应用模糊模式识别法进行测井岩性识别的可行性和科学性.     

利用概率统计方法判断岩性

根据测井资料利用计算机自动识别岩性,是测井数字处理技术急待解决而又比较难的一个问题。本文所介绍的判别岩性的方法是依据人工确定岩性的模式,先用Mahalanobis距离法分层,然后利用概率统计方法区分岩性。该方法经试用,已见到了一定的效果。     

Bayes判别分析方法在岩性识别中的应用

针对复杂储层岩性识别难度较大的情况,引入Bayes数理统计方法,把采用测井资料来划分岩性,看作是一种类别判别问题,通过计算样本的后验概率大小来判别样品类别的归属.实际应用结果表明,将Bayes判别应用于复杂岩性的划分,效果良好.     

利用统计模式识别方法判别地层岩性

主要介绍了根据测井资料利用统计模式识别确定地层岩性的方法，讨论了如何抽取岩性模式特征以及怎样识别地层岩性。通过研究关键井资料，分析各种岩性在多维测井参数空间的数据分布，可以建立特定区块的岩性数据库；根据Bayes公式和Bayes分类准则，可以建立岩性模式分类器。五十多口井的处理结果表明，该方法效果良好。     

利用贝叶斯判别法识别岩性基础上的孔隙度评价

伊拉克M油田具有岩性复杂、储集空间多样、非均质性强等特征,常规孔隙度计算模型不能较好地反映其储层孔隙度。为了提高其孔隙度计算精度,在计算孔隙度前先对储层作了岩性判别。以最小错误率的贝叶斯判别法为基础,选取研究区测井资料齐全和岩性分布较均衡的5口井作为样本,选择合适的测井曲线作为输入曲线,利用贝叶斯公式求得每个深度点的各类后验概率值,后验概率值最大的即为该点所属的类别,以此为依据对所有井作了岩性识别。在岩性识别的基础上对经过岩心分析的岩样分类拟合以获得各类岩性的拟合模型以及在该地区的骨架值,根据所输出的岩性代码,可选择该深度点所对应的测井解释模型。识别岩性后计算的孔隙度与岩心分析孔隙度的误差很小,为储层的解释评价提供了理论基础。