论文摘要
大庆油田经过多年的发展,积累了大量的测井曲线数据资料,这些数据资料中蕴含了许多重要的知识。以往,主要是依靠人工判断这些测井曲线资料中蕴含的重要指导性信息,费时费力且不容易识别。随着油田的加密开采,单靠人工来完成测井曲线识别早已不能满足油田开发进度上的需要。采用计算机进行自动测井曲线识别越来越受到人们的关注,但由于测井曲线识别模型的不完备、测井曲线形态特征参数提取困难及识别算法的不适应,使许多过程无法由计算机自动完成,因此难以实际应用到现场大量资料处理中。本文提出了基于核方法的测井曲线识别方法。核方法将非线性问题映射到高维空间转化为线性可分问题,在高维的特征空间中只需进行点积运算,从而增加线性学习器的计算能力,概括地说,在任何一种含有点积的算法中,用核函数来代替点积就可以称作是核方法。目前对核函数的应用多是选取一些给定的核函数,研究用这些给定核函数的分类能力,但是,一个确定的核函数只是反映了输入向量在特征空间中内积的定义,对应于此度量的非线性映射却可以有很多,能否实现根据所给数据确定相应的核函数,而不是在现有的核函数中进行选择是值得思考的。本文对现有的核函数进行研究,构造出一种新的核函数,并将构造出的核函数应用到油田测井曲线识别中。本文主要工作如下:1.从测井原理及其解释出发,论述了测井曲线识别概况,总结了当前测井曲线识别的难点;2.从数学的角度出发,对核方法的基础理论知识进行学习;3.对构造核方法进行研究,在对现有核函数进行研究的基础上,根据混合核函数理论构造核函数并证明了该构造核满足Mercer定理;4.在上述理论的基础上,对大庆油田提供的取芯井数据进行识别,并对识别结果进行分析。课题把核方法应用到测井曲线识别中,不仅能够实现测井曲线识别自动化、提高效率,还能够提高识别准确率,对数字油田和智能油田起到了一定的推动作用。
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标签：核方法论文; 测井曲线自动识别论文; 岩性识别论文; 水淹层识别论文;