Введение
Глава 1. Анализ программно-аппаратных средств и методов интерпретации геофизических исследований скважин 14
1.1. Введение 14
1.2. Цифровая регистрация 15
1.2.1. Преимущества цифровой регистрации 15
1.2.2. Программно-управляемые каротажные комплексы 16
1.2.3. Управляющие и обрабатывающие каротажные комплексы 16
1.3. Преобразование КД в цифровую форму 18
1.3.1. Подготовка диаграмм к оцифровке 19
1.3.2. Преобразователи КД 20
1.3.3. Оцифровка диаграмм с помощью преобразователей... 21
1.3.4. Программное обеспечение для оцифровки КД 22
1.3.4.1. Пакет программ NordSoft 22
1.3.4.2. Достоинства и недостатки пакета программ NordSoft 24
1.3.4.3. Программа NeuraLog 25
1.3.4.4. Достоинства и недостатки программы NeuraLog. 26
1.4. Предварительная обработка цифровых данных 26
1.4.1. Редактирование цифровой информации 26
1.4.2. Увязка кривых по глубине 29
1.4.3. Приведение геофизических кривых к стандартным скважинным условиям 31
1.5. Базы данных ГИС 31
1.6. Интерпретация каротажных данных 32
1. б. 1. Задача интерпретации ГИС 32
1.6.2, Результаты интерпретации ГИС 34
1.6.3. Алгоритмы интерпретации геофизической информации 36
1.6.3.1. Статистические методы 36
1.6.3.2. Алгоритм с использованием диагностических кодов 39
1.6.3.3. Цитологическое расчленение с оценкой вероятности 40
1.6.3.4. Метод нормализации 41
1.6.3.5. Методы классификации, основанные на петрофизических данных 42
1.7. Выводы и постановка цели и задач исследований 43
Глава 2. Информационно-измерительные, программно-алгоритми ческие средства и математические критерии оценки точно сти оцифровки твердых копий КД на бумажном носителе 45
2.1. Введение 45
2.2. Программное обеспечение компьютеризированной системы оцифровки КД 47
2.2.1. Технологический процесс оцифровки КД. 47
2.2.2. Структурно-технологическая схема информационно-управляющей системы процесса поточной оцифровки КД 49
2.2.3. Программные компоненты технологического процесса оцифровки 50
2.3. Математические критерии оценки точности формирования скан образов при оцифровке КД 53
2.3.1. Определение формы КД при формировании ее скан образа 53
2.3.2. Использование метода среднеинтегральной фильтрации для определения поперечных вибраций движущегося носителя КД. 59
2.3.3. Устранение влияния поперечных перемещений ленточ ного носителя при формировании скан образа КД. 64
2.4. ИИИС для повышения динамической точности формирования скан образов КД путем устранения влияния погрешностей движения ленточного носителя 70
2.4.1. Основные цели ИИИС 70
2.4.2. Общая структура ИИИС 71
2.4.3. Технические средства для повышения динамической точности движения ленточного носителя 72
2.4.3.1 Методика измерения угла перекоса движущейся бумажной ленты 72
2,4.3.2. Методика измерения коэффициента продольных деформаций бумажного носителя 76
2.4.4. Алгоритмы обработки скан образов КД 77
2,4.4.1 Математическая модель поворота скан образа, 77
2.4.4.2. Математическая модель масштабирования скан образа 79
2.4.4.3. Описание алгоритмов коррекции скан образа . 81
2.4.4.4. Результаты работы программного комплекса . 85
2.5 Полученные результаты и выводы 85
Глава 3. Построение баз данных геолого-геофизической информации и локальных вычислительных сетей для доступа к ним 89
3.1. Построение компьютерных геологических и фильтрационных моделей пластов 89
3.1.1. Система управления геологическими, геофизическими и производственными данными 91
3.1.2. Загрузка данных 94
3.1.2.1. Совместимость 94
3.1.2.2. Использование загрузчиков 100
3.1.3. Построение разрезов 103
3.2. Структура БД Finder 104
3.3. Структура БД Carbon 116
3.3.1. Описание программы 116
3.3.2. Организация доступа пользователей к БД 121
3.3.3. Отображение КД в графическом виде 123
3.3.4. Импорт КД из файла в формате LAS 127
3.3.5. Иерархия программных компонентов для обработки хранимой информации 129
3.3.6. Попластоваяувязка диаграмм 130
3.3.7. Увязка по узловым точкам , 131
3.3.8. Приведение показаний методов к стандартным условиям измерений 132
3.3.9. Статистическое эталонирование показаний методов. 132
3.4. Основные результаты и выводы 134
Глава 4. Применение теории интеллектуальных систем для лито логического расчленения разреза скважин 136
4.1. Ранговая модель 136
4.1.1. Обоснование выбора рангового алгоритма 136
4.1.2. Основные понятия и постановка задачи 136
4.1.3. Режим обучения алгоритма АВПР. 138
4.1.4. Режим классификации алгоритма АВПР 141
4.1.5. Применение алгоритма 141
4.2. Модель нечеткой логики 143
4.2.1. Основные понятия нечеткой логики 143
4.2.2. Формирование лингвистических переменных 146
4.2.3. Алгоритм принятия нечеткого решения 148
4.3. Экспресс-интерпретация каротажных данных 149
4.3.1. Объект и цели исследования 149
4.3.2. Известные теоретические зависимости 150
4.3.3. Анализ экспериментальных данных 152
4.3.3.1. Анализ значений КДдпя продуктивных интервалов 152
4.3.3.2. Анализ значений КД для основных литологических типов 156
4.3.4. Применение алгоритма АВПР для интерпретации КД, . 161
4.3.4.1. Постановка задачи 161
4.3.4.2. Результаты экспериментов 163
4.3.5. Применение нечеткой логики для интерпретации КД 167
4.3.5.1. Постановка задачи 167
4.3.5.2. Результаты эксперимента 167
4.3. б. Анализ предварительной обработки 172
4.3.7. Алгоритм корректировки границ пластов 172
4.4. Результаты экспериментальных исследований 173
Заключение 175
Литература 177
Приложение 187
