基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析

• 作者: 刘玉华 周志光 张汝敏 方婷 方明权 陈伟锋
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 地质特征 测井曲线 标准井 蓝噪声采样 可视分析
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数据可视化
• 页码范围: 197-207
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 9260字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17591

摘要

面向石油矿区大规模的测井数据,有效地抽取少量的钻井(即标准井)进行置信度较高的专家人工匹配,进而对全局钻井进行有监督的自动或半自动匹配,对于石油开采矿区的地质构造精确解释具有重要的意义.然而,标准井筛选是一个复杂而耗时的过程,和钻井的空间分布以及钻井之间的地质特征密切相关.因此,综合考虑钻井的地理空间位置和多维地质属性特征,提出一种基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析方法.首先,根据大量钻井的地理空间位置,利用蓝噪声采样算法自适应地确定标准井采样率及其采样范围;然后在标准井的局部采样范围内,设计基于动态规划的地层匹配算法,计算钻井之间的多维属性差异以度量钻井之间的地质特征相似度,进而利用MDS算法对钻井的匹配关系进行降维投影,将钻井的空间分布与多维属性差异协同可视化,支持标准井的自动或交互筛选;进一步设计属性视图和矩阵视图,直观地呈现钻井的原始多维属性数据和匹配关系,引导领域专家对标准井的筛选过程进行探索分析和迭代优化.最后,集成便捷的用户交互模式,开发基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析系统,帮助用户交互式地探索和分析多维属性测井数据,在综合考虑钻井空间分布及多维属性特征的基础上,有效筛选具有代表性的标准井,为后续的地质构造解释提供准确而可靠的数据资料和经验支持.大量实验结果进一步验证了文中算法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟锋	浙江财经大学信息管理与工程学院	6	22	3.0	4.0
2	刘玉华	浙江财经大学信息管理与工程学院	5	12	2.0	3.0
3	张汝敏	浙江财经大学信息管理与工程学院	2	0	0.0	0.0
4	方明权	浙江财经大学信息管理与工程学院	1	0	0.0	0.0
5	方婷	浙江财经大学信息管理与工程学院	1	0	0.0	0.0