测井曲线的自动识别与提取

petrel处理测井曲线
Petrel是一款广泛应用于油气勘探开发的软件平台，它不仅支持数据管理和地质建模等功能，还能处理测井曲线。

在Petrel中处理测井曲线主要包括以下几个步骤：
1. 导入测井数据。

Petrel支持多种格式的测井数据导入，例如LAS、ASCII等。

导入后，Petrel会自动识别测井曲线的名称和单位等信息。

2. 调整测井曲线。

在Petrel中，可以对测井曲线进行平滑、滤波、垂直深度匹配等处理，以便更好地展示和分析数据。

3. 绘制测井曲线。

Petrel提供了多种绘制测井曲线的方式，例如深度对于小数值、深度对于深度值、属性对于深度值等。

此外，可以自定义颜色、线型等属性，以满足不同需求。

4. 分析测井曲线。

Petrel支持多种分析测井曲线的工具，例如显示测井曲线的统计量、绘制多个测井曲线的对比分析等。

这些工具可以帮助用户更好地理解数据。

总之，Petrel处理测井曲线是一个复杂而又重要的工作，需要有一定的经验和技巧。

但通过Petrel的强大功能，我们可以更好地理解地下地质情况，为油气勘探开发提供更多的支持。

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各条测井曲线的原理及应用引言测井是地质勘探中不可或缺的技术手段之一。

随着勘探深度的增加和技术的进步，测井曲线的种类也逐渐增多。

本文将介绍几种常见的测井曲线，包括电阻率曲线、自然伽马曲线、声波曲线和中子曲线的原理及应用。

1. 电阻率曲线电阻率曲线是测井中最常见的曲线之一，用于反映地层的电阻率特性。

在测井时，通过测量地层对射入电流的电阻来得到电阻率曲线。

电阻率曲线的应用包括：- 地层分类：根据电阻率曲线的特征，可以将地层分为不同类型，如油层、水层和盐层等。

- 识别流体类型：通过电阻率曲线的变化，可以判断地层中的流体类型，如水、油或气体等。

- 沉积环境分析：电阻率曲线对地层的沉积环境也有一定的指示作用，如高电阻率的地层可能是砂岩，低电阻率的地层可能是页岩等。

2. 自然伽马曲线自然伽马曲线是记录地层自然伽马辐射强度的曲线，用来确定地层的物理性质和放射性岩石的含量。

自然伽马曲线的应用包括： - 确定放射性岩层：通过自然伽马曲线的变化，可以定量地确定地层中放射性岩石的含量。

- 钻井定位：自然伽马曲线常用于钻井中的测井工作，通过分析伽马辐射来确定钻头所处的位置和地层的特征。

- 地层对比：自然伽马曲线可以用于地层的对比，从而帮助地质学家更好地理解地层的时空分布。

3. 声波曲线声波曲线记录了地层中声波的传播速度和衰减特性，用于刻画地层的物理性质和孔隙度。

声波曲线的应用包括： - 地层属性分析：通过分析声波曲线的特征，可以确定地层的孔隙度、渗透率和饱和度等物理属性。

- 油气识别：声波曲线可以帮助判断地层中的油气类型和含量，对于油气勘探具有重要意义。

- 工程设计：声波曲线在工程设计中也有一定的应用，如在隧道掘进中可以通过声波曲线判断地层的稳定性。

4. 中子曲线中子曲线是记录测井装置发射的中子数与到达探测器的中子数之比的曲线。

中子曲线的应用包括： - 流体识别：通过中子曲线可以识别地层中不同类型的流体，如水、油和气体等。

测井曲线基本原理及其应用测井曲线基本原理及其应用一．国产测井系列1、标准测井曲线2．5m底部梯度视电阻率曲线。

地层对比，划分储集层，基本反映地层真电组率。

恢复地层剖面。

自然电位（SP）曲线。

地层对比，了解地层的物性，了解储集层的泥质含量。

2、组合测井曲线（横向测井）含油气层（目的层）井段的详细测井项目。

双侧向测井（三侧向测井）曲线。

深双侧向测井曲线，测量地层的真电组率（RT），试双侧向测井曲线，测量地层的侵入带电阻率（RS）。

0．5m电位曲线。

测量地层的侵入带电阻率。

0.45m底部梯率曲线，测量地层的侵入带电阻率，主要做为井壁取蕊的深度跟踪曲线。

补偿声波测井曲线。

测量声波在地层中的传输速度。

测时是声波时差曲线（AC）自然电位（SP）曲线。

井径曲线（CALP）。

测量实际井眼的井径值。

微电极测井曲线。

微梯度（RML），微电位（RMN），了解地层的渗透性。

感应测井曲线。

由深双侧向曲线计算平滑画出。

[L/RD]*1000=COND。

地层对比用。

3、套管井测井曲线自然伽玛测井曲线（GR）。

划分储集层，了解泥质含量，划分岩性。

中子伽玛测井曲线（NGR）划分储集层，了解岩性粗细，确定气层。

校正套管节箍的深度。

套管节箍曲线。

确定射孔的深度。

固井质量检查（声波幅度测井曲线）二、3700测井系列1、组合测井双侧向测井曲线。

深双侧向测井曲线，反映地层的真电阻率（RD）。

浅双侧向测井曲线，反映侵入带电阻率（RS）。

微侧向测井曲线。

反映冲洗带电阻率（RX0）。

补偿声波测井曲线（AC），测量地层的声波传播速度，单位长度地层价质声波传播所需的时间（MS/M）。

反映地层的致密程度。

补偿密度测井曲线（DEN），测量地层的体积密度（g/cm3），反映地层的总孔隙度。

补偿中子测井曲线（CN）。

测量地层的含氢量，反映地层的含氢指数（地层的孔隙度%）自然电位曲线（SP）自然伽玛测蟛曲线（GR），测量地层的天然放射性总量。

划分岩性，反映泥质含量多少。

第一讲测井曲线的识别及应用钻井取芯、岩屑录井、地球物理测井是目前比较普及的三种认识了解地层的方法。

钻井获取的岩芯资料直观、准确，但成本高、效率低。

岩屑录井简便、及时，但干扰因素多，深度有误差，岩屑易失真。

测井是一种间接的录井手段，它是应用地球物理方法，连续地测定岩石的物理参数，以不同的岩石存在着一定物性差别，在测井曲线上有不同的变化特征为基础，利用各种测井曲线显示的特征、变化规律来划分钻井地质剖面、认识研究储层的一种录井方法；具有经济实用、收获率高、易保存的优势，是目前我们认识地层的主要途径。

鄂尔多斯盆地常规测井系列分为综合测井和标准测井两种。

综合测井系列：重点反映目的层段钻井剖面的地层特征。

测量井段由井底到直罗组底部，比例尺1：200。

由感应、八侧向、四米电阻、微电极、声速、井径、自然电位、自然咖玛八种测井方法组成。

探井、评价井为了提高储层物性解释精度，加测密度和补偿中子两条曲线。

标准测井系列：全面反映钻井剖面地层特征，测量井段由井底到井口（黄土层底部），比例尺1：500，多用于盆地宏观地质研究。

过去标准测井系列较单一，仅有视电阻率、自然咖玛测井等两三条曲线。

近几年完钻井的标准测井系列曲线较完善，只比综合测井系列少了微电极测井一项。

一、测井曲线的识别微电极系测井、四米电阻测井、感应—八侧向测井、都是以测定岩石的电阻率为物理前提，但曲线的指向意义各异。

微电极常用于判断砂岩渗透性和薄层划分。

感应—八侧向测井用于判定砂岩的含油水层性能。

四米电阻、声速、井径、自然电位、自然咖玛用于砂泥岩性划分。

它们各有特定含义，又互相印证，互为补充，所以，我们使用时必须综合考虑。

1、微电极测井大家知道，油井完钻后由井眼向外围依次是：泥饼、冲洗带、侵入带、地层。

泥饼是泥浆中的水分进入地层后，吸附、残留在砂岩壁上的泥浆颗粒物。

冲洗带是紧靠井壁附近，地层中的流体几乎被钻井液全部赶走了的部分；其深入地层的范围一般约7—8厘米。

测井曲线1. 什么是测井曲线？测井曲线是指在地质勘探和石油工程中利用测井资料绘制出来的曲线图。

测井曲线能够反映地下地层的各种属性和特征，如岩性、含油气性、含水性、孔隙度等。

通过观察和分析测井曲线，可以判断地层的储集条件和物性参数，为地质勘探和油气开发提供重要的信息和依据。

2. 测井曲线的种类目前常见的测井曲线主要有以下几种：2.1 自然伽马测井曲线（GR）自然伽马测井曲线（Gamma Ray log）是一种常用的测井曲线。

它通过测量地下岩石自然辐射所产生的伽马射线强度，来表征地层的放射性特性。

GR曲线对比度较高，可以用于识别各种不同富含放射性矿物的地层，如砂岩、页岩、煤层等。

2.2 阻抗测井曲线（AI、RI）阻抗测井曲线（Acoustic Impedance log）是通过测量地层中声波的传播速度以及密度，来计算岩石的声阻抗。

阻抗测井曲线能够提供地层的弹性参数信息，对岩石的孔隙度、含油气性等特征有很好的反映。

常见的阻抗测井曲线有AI（Acoustic Impedance）曲线和RI（Reflection Index）曲线。

2.3 电阻率测井曲线（ILD、LLD）电阻率测井曲线（Resistivity log）是通过测量地层中岩石对电流的阻抗大小，来估算地层的电阻率。

电阻率测井曲线能够反映地层中的含水性和含油气性等特征，对于区分油层、水层和岩石层有很大的帮助。

常用的电阻率测井曲线有ILD （Induction Laterolog Deep）曲线和LLD（Laterolog Laterolog Deep）曲线。

2.4 速度测井曲线（DT、VS）速度测井曲线（Velocity log）是测量地下岩石中声波传播速度的测井曲线。

速度测井曲线可以提供地层介质的声速信息，对于预测地层的物态和孔隙度等参数有很大的帮助。

常见的速度测井曲线有DT（Delta-T）曲线和VS（Shear Wave Velocity）曲线。

文章编号:1006-4095(2004)04-0021-03利用测井曲线进行地层对比的自动识别段新明(胜利油田有限公司孤岛采油厂,山东东营257231)摘要: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。

关键词:测井曲线;地层对比;自动识别;旋回地层学中图分类号:TE111.3 文献标识码:A中国东部油气勘探开发攻关难度越来越大,在 十五 攻关的两个勘探领域东部深层和前第三系之中,诸多问题的正确认识都直接建筑在对地层问题的深入认识之上。

以往的岩性对比和古生物对比方法已经远远不能满足生产实际需要,迫切需要进行新的严格等时面意义上的精细划分对比。

层序地层学虽然采用的是等时面对比,但其研究精度较粗。

目前国际公认的工作方法是高频旋回地层学,也即利用地层中的高频率、短周期旋回信息进行地层划分对比。

以米兰柯维奇旋回为主要研究对象的高频旋回地层学,对于化石稀少而又缺少其他研究资料与手段的前第三系地层划分对比特别适用,国内专家学者研究证明,利用米兰柯维奇旋回地层学研究可以有效的确定地层划分对比关系,判断大层所属地质年代[1~10]。

在开发区储层层系研究中,可以较好地解决开发层系储层细分对比问题。

1 基本思路和方法1.1 地层对比规则建立地层对比规则是计算机自动对比多井地层的前提。

地层对比主要是依据各井单砂层测井曲线的形态特征、幅度、厚度、深度及其它地质信息进行同层位对比,从而确定各井小层间的连通关系。

总结地质专家对比地层的方法和过程,确立人工智能地层对比规则为 标志层选择规则:标志层是指在研究油区内普遍存在、岩性稳定、厚度均匀、在测井曲线上特征明显的地层; 相似性判断规则:测井曲线相似性是地层对比的主要依据,相似性又分为位置、形态、厚度的岩性相似; 可能性对比规则:经过相似性判断后,可能出现一井中的一个层与另一井中的多个层同时相似,也可能出现一个层在另一井中尖灭,综合各种情况从中找出最可能的对比; 非交叉对比规则:在地层对比中可能会出现多解对比和交叉对比,这时可分为2种情况予以处理:当2个对比交叉时,保留可信度较高的对比;当后续对比与已确定的对比交叉时,后续对比被禁止[11,12]。

自然电位测井曲线解释自然电位测井曲线是一种在油气勘探和地质调查中常用的测井方法，用于评价地下储层的电性特征和盐水储层的分布情况。

该曲线是通过测量井眼周围地层自然电位与参考电极之间的电位差来得出的。

在自然电位测井中，测井仪器通过将参考电极放置在地面上，并将测量电极降至井眼中，记录电极间的电位差。

这种电位差反映了地层中构成井眼周围环境的电性差异。

通过分析测井曲线的起伏和趋势，我们可以获得一些关键的地质信息。

首先，自然电位测井曲线可以帮助我们识别地下储层的边界。

当电位曲线出现剧烈的起伏或突变时，这往往表示存在着不同电性的地层界面。

这些界面可能是岩石层序变化、孔隙度的改变或者含盐水的分布等的结果。

通过分析这些界面的位置和特征，我们可以了解储层的垂向和水平分布情况。

其次，自然电位测井曲线还可以提供有关地下水的信息。

由于地下水中含有溶解的离子，它可能对地层的电性产生影响。

在测井曲线中，我们可以观察到水位附近的曲线起伏和基线的变化。

这些变化往往与地下水的深度、盐度和流动等特征有关，因此，可以使用自然电位测井曲线来研究水文地质条件和水资源的开发潜力。

最后，自然电位测井曲线还可以用于评价岩石的电性特征。

地层中不同岩石的电性差异反映了它们的化学成分和物理性质的差异。

通过分析自然电位测井曲线的特征，如起伏、梯度和峰谷等，我们可以推断出地层中存在的不同岩石类型和岩性特征。

这对于确定地层的岩石组成及岩性有重要意义，进一步帮助我们了解储层的性质和勘探潜力。

总之，自然电位测井曲线是一种有效的工具，可用于评价储层的电性特征、地下水的分布和岩石类型的推断。

通过分析测井曲线，我们能够获得更深入的地质信息，为油气勘探和地质调查提供重要的依据。

测井曲线数字化本次研究的欢西油田明化镇组，由于地层浅，缺少原始的数字化曲线。

在锦州采油厂油藏研究所的大力支持下，我们从工区范围内两千多口井中优选出400口井，在锦州采油厂测井资料库中找到这些井的纸质曲线，利用高分辨率相机把图纸转换成为图像文件输入计算机，然后对图像文件进行必要的处理及识别，最后形成图形文件。

1.测井曲线图简介测井曲线图是把由测量仪器所采集到的每口油井的各个物理参量随地层深度而变化的趋势以曲线的形式绘制到半透明的坐标纸上形成的。

这些物理量的变化是随机的，不可预知的，且因井而异，可表示为波形曲线。

这些波形曲线从线型上可分为实线、虚线、点线、点实线；在颜色上分可为红线、黑线；从复杂程度上可分孤立线、交叉线、粘连点等，其中孤立线又有孤立的实线、孤立的虚线、孤立的点线之分，曲线的交叉又有红线和黑线的交叉及黑限于黑线的交叉两种，而且，每条红线附近一定存在一条与之交叉扭曲在一起的黑色实线，每条点线附近一定存在一条与之多处粘连的黑色实线。

曲线的颜色以及线型只是为了视觉上的区分，并没有特殊的物理意义。

各种类型的曲线如图1-1所示：（a）孤立的实线（b）孤立的虚线（c）孤立的点线（d）交叉线（e）粘连点图1-1各种类型的曲线2.测井曲线数字化方法1.曲线校正人工照相的图像难免有一点角度的偏差，在曲线数字化前，要把原始的曲线深度轴校正为完全直立的方向，本次是在Double Fox（双弧）软件中完成的。

首先导入图片，然后利用双弧里的坐标校正处理把图片校正好（图）。

2.曲线数字化本次采用Neuralog软件进行曲线数字化，此软件具有便于批量处理曲线，操作简单，精度高，追踪误差小的特点。

具体的操作方法为：1）把井曲线图像导入到Neuralog软件。

2）给定曲线的横纵坐标，纵坐标为深度，横坐标为测井曲线的值。

分别在图像上选取的起始深度、终止深度、最小曲线值和最大曲线值。

3）选择数字化曲线的名字，如Rt和Sp。

文章编号:167121742(2009)0320250204测井曲线自动识别处理系统的设计与实现王永安1,　殷海双1,　王　征2(1.大庆石油学院,黑龙江大庆163000;2.西南财经大学,四川成都610074) 摘要:介绍了测井曲线自动识别处理系统的设计实现过程;论述了人机交互,曲线数据处理问题的解决方法;介绍了将沃希变换应用在测井曲线分层中的方法,并给出了相应的实例。

关　键　词:测井曲线;自动识别;沃希变换中图分类号:TP391.4 文献标识码:A收稿日期:20082112031　引言测井曲线是利用井下仪器、地面设备等测井仪器进行采集而获得的一种测井资料,反映了岩相、沉积环境等特征。

利用测井曲线可预测砂体分布、掌握储层物性参数空间分布规律,主要用于油层对比、厚度划分、油层参数解释、精细地质描述等方面。

测井服务于勘探开发的全过程,使用测井技术可以监测生产动态,解决工程方面的问题[1-2]。

图1　系统数据流图目前,测井曲线的识别大多由手工完成,速度慢、工作量大;而国外基于UN IX 工作站开发的测井曲线处理系统又存在着脱离我国实际生产情况、价格过于昂贵、用户操作不便的问题。

因此,有必要结合我国实际生产情况开发合适的测井曲线自动识别系统。

2　系统分析系统主要处理扫描进机的测井横向解释成果图,分离、提取其中的曲线信息;校正跟踪的结果;将曲线信息存入数据库;然后根据分层数据表对数据进行读值操作,得到读值曲线;最后根据经验公式计算出参数数据。

在系统实现中解决了数据库损坏、蓝图不清晰、曲线代码不统一、测井曲线图数据不全等多种问题。

图1是经过分析得到的数据流图。

从数据流图中可以看出,系统运行时,首先对原始的测井曲线图像,经过图像预处理、曲线跟踪和校正的过程,得到数字化的曲线数据;然后对其中的部分曲线根据砂层数据进行读值操作,生成读值曲线;读值曲线经过一定的人工干预、修改,最后生成参数数据(深度、储层厚度、孔隙度、油气饱和度、渗透率)。

测井信号的特征提取和识别算法研究随着石油勘探技术的不断发展，测井技术也越来越成为了石油勘探中不可或缺的手段。

测井信号的特征提取和识别算法研究是测井技术中的一个重要研究方向。

在本文中，我们将讨论测井信号的特征提取和识别算法研究的相关内容。

一、测井信号的特征提取方法特征提取是测井信号处理中一个重要的环节。

测井信号通常包含了丰富的信息，但这些信息的提取和解释需要依赖于信号的特征提取。

以下是一些常用的测井信号特征提取方法：1. 时间域特征提取时间域特征提取是最常用的特征提取方法。

它通常基于信号的幅值、波形、时间集中度、峰值、均值、方差等指标。

其中，波形指标是最为重要的特征指标，可以通过描述波形的斜率、曲率、过零点、中间值等指标来进行反演分析。

2. 频域特征提取频域特征提取依赖于信号的频谱分析，常用的方法包括傅里叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换等。

这些信号分析方法可以提取表征信号特性的频率、幅值、相位等指标。

各种分析方法有各自的优缺点，选择合适的方法来进行频域特征提取是提高识别精度的关键。

3. 多元特征提取多元特征提取是一种结合多个特征指标来进行信号解释的方法。

它可以更全面、准确地描述信号的特点，提高信号的识别率。

在多元特征提取中，可以使用主成分分析、支持向量机、遗传算法等方法来进行特征融合和特征选择。

二、测井信号的识别算法简单的特征提取无法满足对复杂信号的解释和识别，因此，需要结合复杂的算法来进行信号的识别和反演。

以下是一些经典的测井信号识别算法：1. 人工神经网络算法人工神经网络是一种模拟生物神经网络的方法，具有强大的学习、逼近和控制能力。

在测井信号识别中，可以使用BP神经网络、RBF神经网络、卷积神经网络等方法来进行信号的分类和反演。

2. 支持向量机算法支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。

它可以在高维空间中进行非线性分类，具有较强的学习和泛化能力，在测井信号的识别中得到了广泛应用。

摘要在地球物理勘探中，为了了解地下地质情况,以便于对具有不同特点的地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围，其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。

本文以1号井为标准井,建立数学模型实现了测井曲线的自动分层。

在建立模型过程中，对1号井的数据进行了分类：有效值、无效值、过渡值。

我们采用零替换的方法处理了题中出现的无效数据，对于其他非正常数据,由于其表现出的无规律性,因此我们采用了中值滤波的处理方法减小了噪声干扰,从而提高了数据质量.鉴于测井曲线中评价指标过多的情况，首先根据数据的特点进行了初步的筛选,剔除了信息含量少的指标。

对于留下的36个指标,又根据信息论的思想，计算出每一项指标的信息量，进一步剔除信息量较低的指标，最终得到22个测井曲线评价指标。

该模型对这22个指标进行了主成分分析，得到五个主成分，其累计贡献率达到了80％以上,起到了降维的作用。

再根据主成分的方差贡献率确定了每一个主成分的权重，然后将所有主成分加权求和得到一个新的综合指标，从而根据这一综合指标将所有的测井曲线综合为一条测井曲线，利于模型的后续处理。

对于每号井的综合测井曲线,该模型采用matlab软件编程进行了趋势分析，对测井曲线进行了粗分层，确定了分界点的可能位置，然后进行了层界面归并和加权值法命名,达到了测井曲线自动分层的目的。

依据建立的模型对1号井进行了自动分层，根据分层结果论证了该模型的准确性程度，得出该模型有较高的准确性。

然后对2至7号井进行了自动分层，通过了人工分层结果进行对比，分析了在测井曲线分层中出现的自动分层模型的准确度问题和人工分层的主观性问题。

最后，利用文中建立的模型对8至13号井进行了自动分层，给出了分层结果，并进行了对结果的分析.关键字：中值滤波；主成分分析;趋势分析一、问题重述在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情况，其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。

测井曲线分层的目的是为了在今后的研究中,便于对具有不同特点的地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。