CN119416132A 一种测井数据智能分析方法及系统 （西安奥华电子仪器股份有限公司）_第1页
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文档简介

产业基地航天东路699号军民融合创采集测井过程中的孔隙度数据及其对应的时间点与其邻域数据点的孔隙度变化来衡量其突变2采集测井过程中的各孔隙度及其对应的时间戳，将各孔隙度及其对应个数据点及其邻域数据点中最大时间戳对应的孔隙度，XHr为第个数据点及其邻域数据点的初始复杂度，norm(o为归一化函数；响应于所述加权复杂度与初始复杂度的差值大8.根据权利要求1所述的一种测井数据智能分析方法，其特征在于，所述设定阈值为有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现权利要求1~8任意一3[0004]申请公布号为CN114510873A的专利申请文件公开了基于大数据的石油测井预测数据点之间潜在的关联性和相互影响，未能充分考虑数据之间的时序关系和空间相依性，邻域数据点中最大时间戳对应的孔隙度，XHr为第个数据点及其邻域数据点中最小时间戳对应的孔隙度，MT:为第K个数据点及其邻域数据点中的最大时间戳，XT:为第K个数据4H:为第k个数据点的孔隙度，Hei为第k个数据点的第i个邻域数据点的孔[0011]进一步地，所述第k个数据点的突变程度wk为式5度数据并计算各数据点的突变程度和线性强度，可以有效识别钻井过程中地层的异常变[0022]通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目图2是示意性示出根据本发明的实施例的一种测井数据智能分析系统的结构框明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，6中最大时间戳对应的孔隙度，XHr为第个数据点及其邻域数据点中最小时间戳对应的孔隙度，MT:为第K个数据点及其邻域数据点中的最大时间戳，XT:为第K个数据点及其邻域数据点中的最小时间戳；7[0034]通过计算每个数据点的突变程度，有效地量化了孔隙度在空间邻域中的变化幅[0036]通过计算每个数据点的突变程度，能够有效衡量孔隙度在其邻域内的波动幅个数据点邻域内所有数据点的孔隙度与其邻域数据点的孔隙度均值的绝对差值的平均值f=fox[0041]S4：响应于加权复杂度与初始复杂度的差值大于设定阈值的数据点为异常数据8[0042]在一个实施例中，当数据点的加权复杂度与初始复杂度的差值超过预设的阈值[0047]所述一种测井数据智能分析系统还包括通信接口等本领域技术人员熟知的其他任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM（ResistiveRandom存取存储器SRAM（StaticRandom_AccessMemory）、增强动态随机存取存储器EDRAM用程序、模块或两者访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是设备的一部分或可访问或可连接到设备。本发明描述的任何应用或模块可以使

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