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一种基于自适应并行MCA的测井电成像空白条带快速充填方法
1
作者 邢强 王海霞 +2 位作者 齐国华 贺传宁 翟勇 《石油管材与仪器》 2025年第5期67-72,80,共7页
形态分量分析(MCA)算法对测井电成像空白条带的充填效果优于多点地质统计学方法(Filtersim),但由于其采用运算量较大的曲波正反变换进行图像几何结构形态成分的分解与重构,算法时效性较低,不能完全满足现场处理的需求。针对基于周期化映... 形态分量分析(MCA)算法对测井电成像空白条带的充填效果优于多点地质统计学方法(Filtersim),但由于其采用运算量较大的曲波正反变换进行图像几何结构形态成分的分解与重构,算法时效性较低,不能完全满足现场处理的需求。针对基于周期化映射(Wrapping)的曲波正反变换,采用OpenMP并行架构,实现曲波正反变换在多个尺度及多个角度上的并行CPU计算。在并行的基础上,为提升MCA算法计算效率,提出一种自适应的迭代次数设定方法。通过充填质量的自动度量,使算法在较少的迭代次数下取得了较好的充填效果。实验结果表明,在主频2.3 GHz、8核Intel酷睿处理器上,自适应并行MCA算法在运算结果与串行基本一致的情况下,其运算速度较串行算法平均提升了18.3倍,极大提升了MCA算法在电成像空白条带充填这一应用场景中的计算效率。 展开更多
关键词 测井电成像 形态分量分析 曲波变换 周期化映射 OPENMP
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基于二次规划的双感应测井反演方法
2
作者 刘灿华 张景 +1 位作者 范希彬 柏淑英 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期49-56,共8页
双感应电阻率反演由信号褶积测量原理,通过反褶积或正则化等线性方程组求解获得地层真实电阻率,对于准确求取储层含水饱和度具有重要意义。但传统的反褶积方法无法做到反褶积因子的准确计算,而Tikhonow正则化反演方法出现正则参数选择... 双感应电阻率反演由信号褶积测量原理,通过反褶积或正则化等线性方程组求解获得地层真实电阻率,对于准确求取储层含水饱和度具有重要意义。但传统的反褶积方法无法做到反褶积因子的准确计算,而Tikhonow正则化反演方法出现正则参数选择困难等问题。将反演问题转化为二次规划优化求解,并施加等式约束条件,可保证反演电阻率曲线的光滑性。目的针对等式约束的二次规划问题求解,方法本文基于神经计算原理和时间依赖的非线性动力系统,构造二次规划问题的递归人工神经网络模型,并采用改进Euler法同时模拟求解该模型的最优解和对偶问题解。结果现场实际应用表明,反演的地层电阻率有助于精准判断油、水层,相比原始测量电阻率,更加符合试油结果。结论基于二次规划的地层电阻率反演能够实现对地层原始电阻率的有效反演,具有较强的发现和识别油气储层的能力,可为油田的增储上产提供重要的技术支撑。 展开更多
关键词 双感应测井 地层电阻率反演 二次规划 神经计算
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基于Windows下的六臂倾角测井资料处理系统
3
作者 吴菊仙 吴晓升 《石油工业计算机应用》 1997年第2期18-20,共3页
本文采用面向对象编程技术,开发了一套Windows下的六臂倾角测井资料微机处理系统。该系统提供了方便、友好的图形界面,具有很强的实用性,通过实际资料的处理,其处理结果正确可靠。
关键词 测井资料处理 WINDOWS 面向对象 微机
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深度神经网络模型在测井电成像图像处理中的应用 被引量：5
4
作者 陈建华 杨丽丽 +4 位作者 赵延静 赵虎 张文灏 方光兵 吴伟 《电子测量技术》 北大核心 2021年第4期138-143,共6页
电成像测井可直观分析碳酸盐岩、砂砾岩等复杂储层中的裂缝分布、地层层理及砾岩颗粒。提出一种基于U-Net的全卷积深度神经网络模型结构,在没有大量学习样本的情况下,通过逐步优化神经网络模型参数,捕获图像上的大量底层先验统计特征,... 电成像测井可直观分析碳酸盐岩、砂砾岩等复杂储层中的裂缝分布、地层层理及砾岩颗粒。提出一种基于U-Net的全卷积深度神经网络模型结构,在没有大量学习样本的情况下,通过逐步优化神经网络模型参数,捕获图像上的大量底层先验统计特征,从而实现大井眼情况下电成像图像的空白条带充填,形成全井眼覆盖图像。相比于常规的编码器-解码器网络模型,本文模型采用skip模式,将编码器层输出接入对应解码器层,有助于恢复图像局部细节信息;同时采用空洞卷积,捕获多尺度上下文信息。实验结果表明,所提出方法相比于主流的充填算法,平均像素灰度误差减少了约12%,对于复杂岩性的图像充填效果更好。 展开更多
关键词 电成像测井 深度神经网络 U-Net 空洞卷积
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融合多层语义特征的测井电成像空白条带填充深度神经网络方法 被引量：2
5
作者 袁晓涛 马旭成 +3 位作者 肖仕军 邓兆元 穆拉帝力·穆塔力夫 金海峰 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期133-139,共7页
针对常规的编码器-解码器网络模型和U-Net网络模型进行复杂岩性(如砂砾岩)测井电成像空白条带充填时效果较差的问题,提出一种融合多层语义特征的深度神经网络方法。在编码部分,通过带有空洞卷积的骨干网络和空洞空间特征提取模块得到图... 针对常规的编码器-解码器网络模型和U-Net网络模型进行复杂岩性(如砂砾岩)测井电成像空白条带充填时效果较差的问题,提出一种融合多层语义特征的深度神经网络方法。在编码部分,通过带有空洞卷积的骨干网络和空洞空间特征提取模块得到图像的高层语义特征,进行上采样后,与骨干网络提取的低层语义特征融合,最后经过多层上采样解码,得到输出图像。在砂砾岩电成像图像的实际处理中,本文模型的图像填充连续性更好,砾岩颗粒边缘的清晰度和准确性得到有效提升,为电成像图像的后续处理提供了准确的图像信息。 展开更多
关键词 电成像测井 深度神经网络 语义特征融合
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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 被引量：2
6
作者 赵自民 《电子测量技术》 2020年第7期103-107,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 存储式测井 广义回归神经网络 自然电位
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MCA算法的并行实现及其在测井电成像图像处理中的应用
7
作者 乔娜 《电子测量技术》 2020年第21期104-109,共6页
为解决形态分量分析算法(MCA)中Curvelet正反变换的大运算量造成MCA算法时效性较低的问题,在分析Curvelet正反变换算法原理及目前流行的并行架构的基础上,采用软硬件兼容性最强的OpenMP架构,针对基于USFFT的快速离散Curvelet变换算法,... 为解决形态分量分析算法(MCA)中Curvelet正反变换的大运算量造成MCA算法时效性较低的问题,在分析Curvelet正反变换算法原理及目前流行的并行架构的基础上,采用软硬件兼容性最强的OpenMP架构,针对基于USFFT的快速离散Curvelet变换算法,将四象限的串行运算,改进为多线程并行运算。在主频2.5 GHz,四核Intel酷睿处理器上,进行了20幅不同尺寸图像的实验。实验结果表明,并行MCA算法在运算结果与串行MCA基本一致的情况下,其运算速度较串行MCA平均提升了3.85倍。Curvelet算法的并行化,提升了MCA的运算效率,使其满足现场测井电成像图像空白条带充填处理的时效要求。 展开更多
关键词 电测井图像 形态分量分析 CURVELET变换 OPENMP
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柴达木盆地东部地区第四系异常地层压力预测
8
作者 王佳峰 赵罗臣 周博 《石油仪器》 2012年第5期56-58,65,共4页
研究地层异常压力对于认识油气动力机制、寻找工业气藏和安全开采起着至关重要的作用。文章通过对柴达木盆地东部地区的第四系七个泉组地层异常压力形成机制的分析,利用声波时差等测井资料和实测压力资料,根据"泥质沉积物不平衡压... 研究地层异常压力对于认识油气动力机制、寻找工业气藏和安全开采起着至关重要的作用。文章通过对柴达木盆地东部地区的第四系七个泉组地层异常压力形成机制的分析,利用声波时差等测井资料和实测压力资料,根据"泥质沉积物不平衡压实造成地层欠压实并产生异常压力"原理和有效应力原理,并结合高产气井和干井的测井资料的研究,建立了该地区的压力预测模型,对地层孔隙压力进行预测,并对预测结果进行了验证。研究结果表明:该地区地层异常压力与油气藏存在着密切的关系,即大部分的高产气井具有明显的欠压实引起的异常地层压力。从而将该地区的地层异常压力与气藏检测联系起来。 展开更多
关键词 柴达木盆地 压力预测 声波时差 欠压实 气藏
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一种基于深度神经网络模型的测井曲线生成方法 被引量：3
9
作者 张宝录 罗丹婷 +2 位作者 胡鹏 樊举 景超 《电子测量技术》 2020年第11期107-111,共5页
老井复查是测井资料解释处理过程中一项重要的工作。鉴于有些老井测井曲线种类较少,有必要构建完整的测井曲线集,用于老井的解释处理。目前主要是采用BP神经网络这类浅机器学习方法,但存在生成曲线精度低,收敛速度慢,易陷入局部最优解... 老井复查是测井资料解释处理过程中一项重要的工作。鉴于有些老井测井曲线种类较少,有必要构建完整的测井曲线集,用于老井的解释处理。目前主要是采用BP神经网络这类浅机器学习方法,但存在生成曲线精度低,收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题。因此,采用深度学习思想,提出一种测井曲线生成方法,构建多个隐含层的全连接深度神经网络模型,采用批处理方式的网络训练优化算法,ReLU激活函数和Dropout正则化方法,使网络快速、平稳收敛,并消除过拟合。实际测试中,从邻井选择训练数据集,生成目标井的缺失测井曲线,相比于传统的BP神经网络,生成曲线与实际曲线的相关系数提升了近20%,均方根误差降低11%,证实了所提方法的有效性。所提方法有效丰富了老井的测井曲线类型,使老井复查工作在油田的勘探开发中发挥了更加重要的作用。 展开更多
关键词 测井解释 深度神经网络 测井曲线生成
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