一种自然电位测井曲线生成方法及其在存储式测井中的应用

• 作者: 赵自民
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 存储式测井 广义回归神经网络 自然电位
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 103-107
• 页数: 5页
• 分类号: TP631.84
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903854

摘要

受自然电位测井原理限制,存储式测井不能完成自然电位测井.工程上的传统做法是对GR曲线强滤波,生成自然电位曲线,但这种做法不能反映地层的真实情况.因此,提出一种基于广义回归神经网络的自然电位测井曲线生成方法,通过基于自适应k均值聚类的训练数据清洗和基于最近邻的训练数据自动选择机制,及“成对-合并”策略,综合利用多口邻井的测井数据生成目标井的自然电位曲线.通过在LP油区砂泥岩地层目标井的实验结果对比,相比于传统的BP神经网络,自然电位生成曲线与实际曲线的相关系数提升了0.22,平均相对误差降低3％,证实了本文方法的有效性.本文方法扩展了存储式测井的测量曲线类型及应用范围,使其更好的服务于油田的生产开发.