基于多特征联合的BP神经网络岩性识别.pdf

【基于多特征联合的BP神经网络岩性识别】 在石油勘探和开发领域，准确地识别储层岩石的特性是至关重要的。传统的岩性识别方法包括岩屑录井、岩芯分析以及测井数据的分析。其中，测井数据由于其高垂直分辨率、连续性和便捷的采集方式，逐渐成为岩性识别的主要数据来源。然而，原始测井数据往往受到井径、仪器等因素的影响，含有随机噪声和系统误差，使得复杂岩层分布的精确识别变得困难。 为了提高岩性识别的准确性，本文提出了基于多特征联合的BP神经网络方法。对原始测井数据进行特征提取，这包括统计特征和纹理特征两个方面。统计特征通常涉及平均值、标准差、峰值等参数，能够反映数据的整体趋势和分布特性。纹理特征则涉及到图像处理中的灰度共生矩阵、局部二值模式等，能捕捉数据的细节信息和结构特征。这两种特征结合可以更全面地表征岩性的差异。 接下来，利用离散余弦变换（DCT）对提取的特征信号进行处理。DCT是一种信号处理技术，它能够将信号转换到频域，突出其主要成分，降低噪声影响，提高信号的相关性和可靠性。通过DCT获取的低频特征更能体现岩性间的本质差异。 将统计特征和纹理特征的多频组合输入到反向传播（BP）神经网络中。BP神经网络是一种监督学习模型，通过反向传播算法调整权重，使得网络的输出与实际目标尽可能接近，从而实现自动的岩性识别。这种方法的优点在于它可以自我学习并适应不同的岩性模式，提高了识别精度。 实验结果表明，利用统计特征和纹理特征的多频组合作为神经网络的输入数据，相较于单一特征，岩性识别的精度显著提升。这一方法对于油田实际应用具有重要意义，因为它可以更准确地描述地下油藏，为油藏建模提供关键信息。 该研究提出了一种创新的岩性识别技术，通过多特征联合和BP神经网络的结合，有效地解决了原始测井数据中的噪声问题，提高了复杂地质条件下的岩性识别能力。这种方法不仅适用于大庆油田，还可以推广到其他类似地质环境的油气田，对于优化油藏管理和提高石油开采效率具有积极的作用。