本文選題：電成像測(cè)井 + 多尺度形態(tài)學(xué)濾波��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：為了更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)縫洞型儲(chǔ)層孔隙結(jié)構(gòu)和孔隙度的精細(xì)評(píng)價(jià),基于高覆蓋率和高分辨率電成像測(cè)井的電導(dǎo)率數(shù)據(jù),用多尺度形態(tài)學(xué)濾波方法分離了基質(zhì)孔、裂縫和溶蝕孔洞,提取了縫洞孔隙度譜。首先分析了電成像測(cè)井對(duì)裂縫和溶蝕孔洞的響應(yīng)模式;其次,在簡(jiǎn)單介紹數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子的基礎(chǔ)上,給出了結(jié)構(gòu)元素選擇和濾波算子構(gòu)造的方法,用于電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的噪聲壓制和縫洞異常電導(dǎo)率信息的提取;再次,基于縫洞發(fā)育處電導(dǎo)率異常的邊緣檢測(cè)結(jié)果,用橢圓形及不規(guī)則多邊形函數(shù)擬合溶蝕孔洞,用多項(xiàng)式插值函數(shù)擬合裂縫邊界,繼而提取縫洞分布多類屬性參數(shù),獲得縫洞孔隙度譜;最后,用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)文中算法進(jìn)行了測(cè)試,驗(yàn)證了多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法用于電成像測(cè)井資料縫洞孔隙度譜計(jì)算的有效性。
[Abstract]:In order to better evaluate the pore structure and porosity of fracture-cavity reservoir, based on the conductivity data of high coverage and high resolution electrical imaging logging, the matrix pore, fracture and solution pore were separated by multi-scale morphological filtering method.The porosity spectrum was extracted.First, the response mode of electrical imaging logging to fracture and solution hole is analyzed. Secondly, on the basis of a brief introduction of mathematical morphology operator, the selection of structural elements and the construction of filter operator are given.It is used for noise suppression of electrical imaging logging data and extraction of abnormal conductivity information of fractures and cavities. Thirdly, based on the edge detection results of electrical conductivity anomalies in fracture and cavity development, the elliptical and irregular polygon functions are used to fit the solution holes.The fracture boundary is fitted with polynomial interpolation function, and then many kinds of attribute parameters of fracture and cavity distribution are extracted, and the porosity spectrum of fracture and cavity is obtained. Finally, the algorithm is tested with measured data.The validity of multi-scale mathematical morphological filtering method for calculating fracture-cavity porosity spectrum of electrical imaging logging data is verified.
【作者單位】： 中石油測(cè)井有限公司華北測(cè)井事業(yè)部;中國(guó)石油大學(xué)(北京)地球物理與信息工程學(xué)院;中石油華北油田分公司勘探開發(fā)研究院;
【基金】：中國(guó)石油天然氣股份有限公司重大科技專項(xiàng)項(xiàng)目(2017E-15)~~
【分類號(hào)】：P618.13;P631.81

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 王璞s，

本文編號(hào)：1737011