【摘 要】
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大庆长垣油田近几年积累了大量的测井曲线,如何高效、快速和经济的从诸多的测井曲线中来分析油层沉积环境,并指导油气勘探和油田开发,智能化测井曲线识别无疑是一种很好的方
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大庆长垣油田近几年积累了大量的测井曲线,如何高效、快速和经济的从诸多的测井曲线中来分析油层沉积环境,并指导油气勘探和油田开发,智能化测井曲线识别无疑是一种很好的方法。对于识别研究区块的沉积环境、沉积相、沉积微相和水淹层的分布情况具有重要意义。本文通过研究分析测井曲线沉积微相和水淹层的特点及测井曲线响应特征之间的关系。结合提取的特征值建立了数据库,对Rs-LVQ算法进行了改进,构建了Rs-Ga-LVQ融合算法。并对数据库中20口取芯资料的340个沉积微相小层和550个薄差水淹层进行识别,结果显示改进的算法识别率最高。其中261个沉积微相小层与真实结果一致；407个水淹层小层与实际结果一致,达到比较理想的效果。并证明了Rs-Ga-LVQ融合算法应用于测井曲线识别的可行性,且优于Rs-LVQ融合算法。
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