基于靜態(tài)電成像的砂礫巖儲(chǔ)層巖性識(shí)別研究.pdf

1、深層砂礫巖是重要的油氣勘探目標(biāo),但這類(lèi)儲(chǔ)層巖性復(fù)雜,巖相變化快,埋藏深,巖石骨架對(duì)電阻率影響大,因此常規(guī)測(cè)井識(shí)別巖性非常困難。
　　 地層微電阻率掃描測(cè)井(FMI)的分辨率非常高,可以區(qū)分0.5cm的礫石,被稱(chēng)為“地層顯微鏡”。成像數(shù)據(jù)生成圖像后,可以與取心照片進(jìn)行對(duì)比,而且更加直觀和具有連續(xù)性。因此廣泛用于識(shí)別巖性、裂縫、孔隙等,對(duì)于研究沉積環(huán)境、地層構(gòu)造具有很大的優(yōu)勢(shì)。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Ne

2、ural Networks)是近年來(lái)人們廣泛關(guān)注的一門(mén)學(xué)科,結(jié)合生物學(xué)、數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)算法,模擬大腦處理問(wèn)題的思維,解決實(shí)際應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,取得了巨大的成功。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性、自適應(yīng)性及聯(lián)想記憶等特點(diǎn),用于巖性的識(shí)別和預(yù)測(cè)是可行的。
　　 本文的主要內(nèi)容是利用成像測(cè)井識(shí)別砂礫巖巖性,首先研究成像測(cè)井的靜態(tài)圖像,掌握研究區(qū)內(nèi)的各種砂礫巖的巖性特征,總結(jié)成像模式;然后利用數(shù)字圖像處理技術(shù),對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取