發(fā)布時間：2018-01-20 03:37

  本文關(guān)鍵詞： 砂巖型鈾礦 測井解釋 巖性識別 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分層定量解釋　出處：《東華理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進步與發(fā)展,測井的解釋方法與技術(shù)也在日益提高。測井資料解釋處理方法的發(fā)展傾向于綜合化、人機交互以及全自動化解釋等。當(dāng)前,更高效、快速、準確的測井?dāng)?shù)據(jù)綜合解釋的方法成為了巖性識別研究的方向。巖性識別作為測井曲線解釋中的關(guān)鍵部分,然而傳統(tǒng)人工識別巖性方法,解釋周期長、精度低,導(dǎo)致主觀因素對解釋結(jié)果的影響很大。因此,本文利用自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法,對測井?dāng)?shù)據(jù)進行綜合巖性識別,以實現(xiàn)挖掘測井?dāng)?shù)據(jù)潛力的目的。本文研究了某盆地鈾礦床的區(qū)域地質(zhì)概況。在結(jié)合砂巖型鈾礦床的特征及其放射性平衡的規(guī)律的基礎(chǔ)上,總結(jié)了地層巖性與各測井曲線幅值的關(guān)系。結(jié)合前人研究成果,并分析了兩種標準學(xué)習(xí)樣本指標選擇的應(yīng)用效果,決定了樣本的各項指標。根據(jù)實際可用測井資料,以SP、LL3、CAL、DEN測井?dāng)?shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本指標,建立了鉆井資料中6種常見巖性的標準樣本,即泥巖、粉砂巖、細砂巖、中砂巖、粗砂巖和煤層的標準學(xué)習(xí)樣本,并對需要解釋鉆孔的測井?dāng)?shù)據(jù)進行標準化。通過利用自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在砂巖型鈾礦床鉆井資料中的應(yīng)用,劃分了地層及其巖性。研究表明,自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在巖性的分類識別方面有著有較快的收斂速度和較高識別率的優(yōu)勢。與專家編錄的巖性剖面相比較,自動識別的巖性符合地質(zhì)規(guī)律,其巖性分類的結(jié)果滿足工作的要求。根據(jù)核測井資料定量解釋原理采用分層反褶積解釋的方法,編寫了求取相關(guān)參數(shù)的函數(shù)代碼,對井中異常礦化段進行了伽馬定量解釋。結(jié)合生產(chǎn)實踐中的所用的給定含量法,對比討論了給定含量法與三點式反褶積法、五點式反褶積法計算的含量。結(jié)果表明,與生產(chǎn)中所有的含量解釋方法相比,五點式反褶積比給定含量法的解釋結(jié)果精度更高。
[Abstract]:With the progress and development of science and technology, logging interpretation methods and techniques are also increasing. The development of logging interpretation and processing methods tend to be integrated, man-machine interaction and fully automated interpretation. More efficient, fast and accurate comprehensive interpretation of logging data has become the research direction of lithology recognition. Lithology recognition is a key part of log curve interpretation, but traditional manual lithology recognition method. The interpretation period is long and the precision is low, which leads to the subjective factors have great influence on the interpretation results. Therefore, the self-organizing competitive neural network recognition method is used to identify the lithology of logging data. In order to excavate the potential of logging data, this paper studies the regional geological situation of uranium deposits in a certain basin, on the basis of combining the characteristics of sandstone-type uranium deposits and the regularity of radioactive balance. The relationship between formation lithology and the amplitude of logging curves is summarized. Combined with the previous research results, the application effect of selecting two standard learning sample indexes is analyzed. According to the available logging data, the SPLL3CALDEN logging data is taken as the learning sample index, and six common lithologic standard samples in drilling data are established. Standard learning samples of mudstone siltstone fine sandstone medium sandstone coarse sandstone and coal seam. Through the application of self-organizing competitive neural network method to the drilling data of sandstone-type uranium deposits, the strata and their lithology are divided. The self-organizing competitive neural network method has the advantages of faster convergence speed and higher recognition rate in the classification and recognition of lithology. Compared with the lithologic profile recorded by experts, the lithology of automatic recognition accords with geological law. The results of lithologic classification meet the requirements of the work. According to the principle of quantitative interpretation of nuclear logging data, the functional codes for calculating the relevant parameters are compiled by using the method of stratified deconvolution interpretation. The gamma quantitative interpretation of abnormal mineralized section in wells is carried out. Combined with the method of given content used in production practice, the method of given content and the method of three-point deconvolution are compared and discussed. The results show that the interpretation accuracy of the five-point deconvolution method is higher than that of the given content deconvolution method compared with all the content interpretation methods in production.
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P619.14;P631.81

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本文編號：1446683