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基于Haar小波变换的渐弃型废弃河道相识别
基于Haar小波变换的渐弃型废弃河道相识别
作者:
吴文渊
孔凡立
李霁
沈晓华
苏楠
邹乐君
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Haar小波变换
测井曲线
沉积微相
废弃河道
Bayes分析
摘要:
针对测井曲线进行沉积微相分析和渐弃型废弃河道微相计算机自动识别的问题,提出基于Haar小波变换的测井曲线沉积微相和渐弃型废弃河道识别的方法.在该方法中,应用小波分解将测井曲线的信号分解为宏观特征信息、细节信息和噪音信息三部分;将渐弃型废弃河道和普通河道作为同一类,利用Bayes判别分析对经小波变换后得到的SP、RMN、RMG曲线的宏观特征信息建立其判相模型,通过该模型将渐弃型废弃河道和普通河道与其他沉积微相进行分离;利用渐弃型废弃河道和普通河道沉积微相在微电极幅度差上的差异,将RMN - RMG值与地层深度建立拟合曲线,利用曲线的斜率为判相依据,识别出渐弃型废弃河道和普通河道.采用C/C++语言在C++Builder平台上编写了本方法的应用程序,实现了从测井曲线沉积微相分析到平面相图自动生成的计算机化.该方法已被应用于大庆油田南二区东块1 480口井和南一区20口井的测井曲线分析处理,其结果与人工识别成果对比表明准确率达80%以上,能满足油田实际生产的要求.
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文献信息
篇名
基于Haar小波变换的渐弃型废弃河道相识别
来源期刊
浙江大学学报(工学版)
学科
地球科学
关键词
Haar小波变换
测井曲线
沉积微相
废弃河道
Bayes分析
年,卷(期)
2012,(3)
所属期刊栏目
地球科学
研究方向
页码范围
568-576
页数
9页
分类号
P512.2
字数
语种
中文
DOI
10.3785/j.issn.1008-973X.2012.03.028
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研究主题发展历程
节点文献
Haar小波变换
测井曲线
沉积微相
废弃河道
Bayes分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
主办单位:
浙江大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-973X
CN:
33-1245/T
开本:
大16开
出版地:
杭州市浙大路38号
邮发代号:
32-40
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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