基于统计学与专家系统的测井相自动识别

详细信息   

• 责任者：李存磊^c北京师范大学^d1984^e博士 ; 任伟伟 ; 闫伟^c中国海洋大学 ; 刘婷 ; 霍晓敏
• 刊名：地球物理学进展
• 出版年：2011
• 卷期：26^b4总108
• 关键词：测井曲线 ; 专家系统 ; 砂体20^a数据处理 ; 地质统计学 ; 沉积微相 ; 油藏描述
• 页码：1400～1408
• 索书号：P260.6/208-1
• 图表：^c表3参21插图
• 分类号：2100,0831
• 文摘期号：2012/08/a

摘要

通过测井相来研究沉积微相的平面展布是油藏描述研究工作的重要手段，尤其是针对油藏开发后期密集井网区的沉积微相精细研究尤为重要。在测井相自动识别的研究中，目前主要采用神经网络和Bayes 准则判别分析等方法，但这些方法过于依赖数学模型而忽略了地质专家的判相经验，常导致识别结果准确率较低。该文从研究区沉积环境以及岩性特点出发，通过分析60余口井的单井相层序与测井曲线特征的关系，编程提取了测井曲线的7个特征参数。根据取心段不同微相测井曲线特征参数的数理统计规律，采用“专家系统”的“产生式规则表示法”建立沉积微相判别规则，并编程实现测井相的自动识别。判别结果是建立在统计学和专家经验的基础上，判别准确率可达90%。