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3 个结果
  • 简介:本文说明如何用井孔定向声波测井仪对井眼附近地层结构成象并确定它的方位。与常规单极测井仪相比,定向测井仪的优点是它用偶极声源和/或接收器获得了对构造方位敏感的多分量数据。在测井仪旋转情况下,为了保存方位信息,要把在测井仪骨架坐标系统下获得的多分量数据,通过记录的仪器方位转换成固定坐标系统。然后用固定坐标中的分量数据对地层结构成象并确定它的方位。文中采用在一口斜井中测得的四分量交叉偶极数据组来说明此方法和步骤的应用。本方法运用偶极数据中的压缩波的方向性,成功地获得了穿越井眼的地层界面的方位。另外,低频率成分(大约2—3千赫兹)数据能够对深迭15m的径向范围的地层结构成象,比常规单极纵波数据大大提高了穿透深度。

  • 标签: 定向声波测井 接收器 声源 井眼成象 交叉偶极测井 偶极单极组合
  • 简介:改造作用强调改造过程和改造结果。利用多源信息(地质、物化探、遥感、水文地质等)研究多种能源矿种在改造末期同盆共存、共生的判识标志和赋存环境。着眼于改造结果,多源信息特征反映的是在改造末期所形成的构造格局的基础上,油气、煤、铀多种能源矿藏()同盆共存的现今的空间关系,在此基础上,从铀成矿因素方面建立油气、煤、铀多种能源矿藏()同盆共存的找矿识别标志。

  • 标签: 识别标志 共存 能源 信息找矿 矿藏 改造过程
  • 简介:介绍并比较了两种有监督的机器学习方法:BP神经网络和决策树。用两种方法分别论证了如何利用测井信息非线性地表示孔隙度。与传统的线性回归方法相比,机器学习效果更好,准确性更高。BP神经网络和决策树的应用效果表明,机器学习可以有效预测孔隙度,也可以应用于储层孔隙度预测中。相比之下,神经网络具有更高的准确性和更广阔的前景。

  • 标签: 孔隙度预测 机器学习 监督学习 BP神经网络 决策树