基于微电阻率扫描成像测井的沉积微相识别

• 作者: 孙鲁平 李平 赵晓龙 首皓
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 微电阻率扫描成像测井 沉积微相 神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 测井应用
• 页码范围: 379-383
• 页数: 5页
• 分类号: P631.84
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2009.04.016

摘要

微电阻率扫描成像测井(FMI)可提供井筒周嗣清晰、直观的岩层图像.在沉积微相分析中.用岩心资料和常规测井资料对FMI测井图像标定后进行沉积模式识别,能增加分析结果的可靠性.以往用FMI测井图像沉积微相分析时,需要大量人工参与,解释效率低.基于计算机图形学算法与神经网络分类器原理,提出了一种直接由FMI图像自动识别沉积微相的方法,与传统沉积微相识别方法相比提高了解释效率并减少了人为因素的干预.实践表明用该方法识别沉积微相,可靠性和识别效率得到很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	中国石油集团测井有限公司长庆事业部	31	222	7.0	14.0
2	孙鲁平		8	146	6.0	8.0
3	首皓		10	147	6.0	10.0
4	赵晓龙	中国石油川庆钻探工程有限公司工程技术研究院	7	41	2.0	6.0