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基于HOG和熵方法的成像测井典型地质现象自动识别研究
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  • 作者

    张林张承森谢芳刘瑞林

  • 单位

    长江大学地球物理与石油资源学院油气资源与勘探技术教育部重点实验室（长江大学）中国石油塔里木油田分公司勘探开发研究院

  • 摘要
    针对成像测井资料上的裂缝、溶蚀孔洞和燧石结核地质现象在成像测井资料上的形态和分布差异,提出一种用梯度方向直方图统计量（HOG）和熵相结合计算成像测井资料上3种地质现象的特征量、并采用非线性的BP神经网络对这3种地质现象自动识别的方法。首先计算成像测井资料上3种地质现象梯度方向统计量的U1U6和熵U7,并将其作为特征量,然后分析特征量对这些地质现象的区分性和敏感性,最后采用BP神经网络方法对塔河油田11口井的435个样本分为学习样本和测试样本进行学习回判和测试识别。试验结果表明,对裂缝有区分性和敏感的特征量有5个,分别为特征量U1、U3、U4、U5和U6;对溶蚀孔洞有区分性和敏感的特征量是U2;对燧石结核有区分性和敏感的特征量是U7。BP神经网络对221个学习样本中裂缝、溶蚀孔洞及燧石的回判正确率均为100%;对214个测试样本,BP神经网络燧石结核识别正确率为85.5%,裂缝识别正确率为88.5%,溶蚀孔洞识别正确率为84.0%。
  • 关键词

    HOG方法熵BP神经网络地质现象自动识别成像测井

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