综合测井系统说明书

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《测井资料自动化处理解释系统应用研究》

说明书

核工业二○三研究所二○○五年十月

目录

1概述11.1测井资料自动化处理解释系统的功能11.2测井资料自动化处理解释系统的软硬件环境及编程语言11.3安装11.4启动和退出32数据预处理32.1文件42.1.1读原始数据42.1.2读多段原始数据42.1.3读检查数据52.1.4读LAS数据52.1.5开启数据52.2数据处理52.2.1数据查看52.2.2曲线查看62.2.3平差处理62.2.4深度对齐72.2.5曲线平移72.2.6错点改正72.2.7非点处理82.2.8滤波82.3曲线计算82.3.1代数和92.3.2比值102.3.3乘积102.3.4对数102.3.5反对数102.3.6指数112.3.7倒数112.3.8多项式112.3.9面积12

1

2.3.10重命名122.3.11曲线删除123岩性识别133.1文件133.2神经网络法133.2.1神经网络识别之一：已有所需权文件133.2.2神经网络识别之二：不存在权文件143.3概率统计方法173.3.1概率统计方法识别岩性之一：系数文件已存在173.3.2概率统计方法识别岩性之二：系数文件不存在173.4岩性参数统计194孔隙度(渗透率)预计194.1样本生成204.2神经网络方法204.2.1神经网络方法进行孔隙度（渗透率）预计之一：已有权文件204.2.2神经网络方法进行孔隙度（渗透率）预计之二：权文件不存在214.3概率统计方法224.3.1概率统计方法预计孔隙度（渗透率）之一：模型已存在224.3.2概率统计方法预计孔隙度（渗透率）之二：模型不存在234.3.3孔隙度（渗透率）预计结果曲线255γ测井解释265.1数据输入265.2数据预处理275.3解释参数的设置275.4矿段分析275.5划分一个矿段中的不同岩性285.6保存结果285.7打印设置及打印285.8本卷须知286测斜数据处理296.1文件296.1.1数据输入296.1.2开启数据30

2

6.1.3打印306.2坐标计算306.2.1拐点坐标316.2.2任意深度坐标317成果输出317.1文件317.2综合解释成果317.3γ解释成果327.4综合曲线图338初始化文件station.Ini33

3

2.3.2比值

计算公式为(图2-19)：新曲线=曲线1/曲线2

2.3.3乘积

计算公式为(图2-20)：新曲线=曲线1*曲线2

2.3.4对数

计算公式为(图2-21)：新曲线=C*lg曲线1

2.3.5反对数

计算公式为(图2-22)：新曲线=C*(10

曲线1

图2-19

图2-20

图2-21

)

10

图2-22

2.3.6指数

计算公式为(图2-23)：新曲线=C*e曲线1

图2-23

2.3.7倒数

计算公式为(图2-24)：新曲线=C/曲线1

图2-242.3.8多项式

计算公式为(图2-25)：新曲线=A+B*曲线1+C*(曲线2)2

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2.3.9面积

面积是为了计算曲线与坐标之间所围成的面积而设计的，选择曲线名后，所选中的曲线将显示在屏幕上，用鼠标左键点击要计算的起始深度，然后点击终止深度，这时将弹出一个如下图的显示框，给出该段的面积值图(2-26)。

图2-26

2.3.10重命名

重命名可以对现有的所有曲线重新命名，选择要重新命名的曲线并输入新曲线名，点击“确定〞后，该曲线即被重新命名（图2-27），曲线重新命名后，数据查看中可以看到新曲线名出现，但原有曲线名仍旧存在，只是原有曲线名所对应的数据全部为零。

2.3.11曲线删除

选中需要删除的曲线名并点击“确定〞后，该曲线即被删除（图2-28），注意：除自己通过各种计算得到的曲线可以全部删除外，前面提到的13种已有曲线进行曲线删除操作后，只使是其内部数据为零，而曲线名称仍旧存在。

图2-28

12

图2-25

图2-27

3岩性识别

岩性识别可采用三种方法：神经网络方法；概率统计方法；专家编录法。在进行岩性识别前，必需将所用的测井数据进行预处理形成PREC文件，将其存放于测井数据所在的文件夹下，以备使用。岩性识别模块窗口菜单如下所示（图3-1）。3.1文件

“自定义岩性〞是针对图例库中图例

图3-1

不能满足实际的需要，需要增加图例而设计的。首先依照自己需要在相应的画图软件中将需要的图例做好，存入安装目录下的Common\\rock.bmp;然后单击“自定义岩性〞，出现下图（图3-2），例如图例13，双击左边图例库中的图例，该图例将被选用并可以对其名称进行编辑。

“导入自定义岩性〞是针对不同使用者之间资料交换而设立的，假使需要开启其他使用者的岩性编录文件，而缺少该使用者使用的部分图例，就需要单击“导入自定义岩性〞，从下面目录选择中选择相应存放缺少岩性图例的文件夹（图3-3），单击“确定〞按钮，缺少的图例自动存入安装目录下的Common\\rock_bmp;并自动编号。

3.2神经网络法

神经网络方法分为：在已有所需权文件的状况下和不存在权文件和样本的状况下进行岩性识别。3.2.1神经网络识别之一：已有所需权文件

在“岩性识别〞主界面单击“岩性识别〞菜单条，选中该菜单条的“神经网络方法〞菜单项，单击“开启〞数据文件项，弹出开启对话框（图3-4），单击相应的PREC文件，弹出“权文件选择〞框（图3-5），选择所需的权文件，稍后，在“岩性识别〞主界面显出测井曲

图3-4

图3-2

图3-3

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线。然后再单击“岩性识别〞菜单条，选中神经网络方法，单击“神经网络识别〞项，同时在屏幕上以图标形式显示出识别结果，此时，在屏幕的左下脚提醒“假使需要修改神经网络

图3-5

识别结果，请用鼠标左键确定起始深度〞，可

以按着提醒对需要修改的某一段岩性进行修改。不需要对识别结果进行修改，则完成对岩性的识别。

若需要对识别结果进行修改，具体操作如下：首先用鼠标左键确定需要修改的某一段岩性的起始深度，在将鼠标移至终止深度处单击鼠标左键，就会弹出“请选择岩性〞框（图3-6），可以选择相应的岩性，选中该岩性后，单击“继续〞按钮，表示还要继续

图3-6

3.2.2神经网络识别之二：不存在权文件

在权文件和样本不存在的状况下进行岩性识别，可分以下几步进行：样本生成；网络学习样本形成权文件；识别岩性。3.2.2.1样本生成

包括：手动生成和程序生成两种方式。3.2.2.1.1手动生成

在“岩性识别〞主界面单击“样本生成〞菜单条，选中其下的“网络样本来源