基于混沌时间序列分析的测井曲线识别研究

摘要

测井曲线识别属于经验性和领域知识要求很高的模式识别问题。本文围绕着测井时间序列的解释与识别这一核心任务，以实际工程背景为依托，应用混沌理论及混沌时间序列分析的理论与方法，开展了以下新的研究课题：　　(1)测井时间序列的混沌检测　　首先分析了测井时间序列产生混沌的机理，首次提出测井时间序列是一种混沌时间序列，并应用替代数据法证明了测井时间序列的确存在混沌。这一结论为混沌时间序列分析方法应用于测井曲线识别领域提供了前提条件。　　(2)测井曲线的混沌特征提取　　在第一部分研究结论的基础上，本文先后提取了测井曲线的两种混沌特征——关联维数和最大Lyapunov指数。在关联维数的计算中，发现不同油层组的测井曲线具有较明显的分维特征，并可以初步用于主力油层组的预测。在本课题研究中，提出一种改进的测井时间序列最大Lyapunov指数求取方法，该算法简单易行，且具有较好的计算精度。同时，油层组测井曲线的最大Lyapunov指数均大于零，也进一步证实了前一部分结论的正确性。　　(3)油层测井曲线的平滑及特征提取　　本文利用不对称高斯型函数的非线性最小二乘拟合对单峰曲线进行了平滑处理，并给出了一种针对测井曲线特点的简化平滑算法。同时利用曲线的模型参数直接作为特征值，对油层测井曲线的形状进行分类，结果令人满意。最后，文中还对不对称高斯型函数进行了改进，使之更加逼真地描述测井曲线的峰形态。　　(4)基于高斯混合模型的油层测井相分类算法　　与传统的测井相识别不同，本文给出了一种基于高斯混合模型的油层测井相分类算法。该方法仍然是以重构测井曲线吸引子为基础，并在相空间中，采用高斯混合模型对不同类别的吸引子进行建模。训练过程需要输入混合的个数、样本信号(多个)及信号类别。对某油田四类主河道的分类结果令人满意，说明混沌建模对复杂模式的分类有较好的分类效果。

目录

文摘

英文文摘

哈尔滨工程大学学位论文原创性声明

第1章绪论

1.1课题的目的及意义

1.2非线性和混沌

1.2.1线性和非线性

1.2.2非线性科学

1.2.3混沌的发展历史

1.2.4混沌及其特征

1.3时间序列分析综述

1.3.1时间序列与时间序列分析

1.3.2线性时序模型

1.3.3非线性时序模型

1.4沌时间序列分析方法概述

1.4.1混沌时序分析的兴起

1.4.2混沌时序分析的研究方法

1.4.3混沌时序分析的研究现状及存在问题

1.5测井曲线识别综述

1.5.1测井与测井曲线

1.5.2测井曲线识别及主要研究方法

1.6混沌时序分析在测井曲线识别中的应用前景

1.7本文的主要研究内容

1.7.1研究内容

1.7.2本文的结构

第2章测井时间序列的混沌检测

2.1引言

2.2混沌时间序列的检测方法综述

2.2.1混沌信号与随机信号的区别

2.2.2混沌时间序列的检测方法

2.3基于替代数据法的测井时间序列混沌检测

2.3.1如何构造替代数据

2.3.2实验准备

2.3.3实验结果分析

2.4本章小结

第3章测井时间序列的混沌特征提取

3.1测井时间序列的产生机理和特性

3.2时间序列的相空间重构

3.2.1延迟坐标法

3.2.2参数选择

3.2.3测井时间序列的相空间重构

3.3提取测井时间序列的关联维数

3.3.1关联维数

3.3.2实验及仿真结果

3.4提取测井时间序列的最大Lyapunov指数

3.4.1最大Lyapunov指数

3.4.2测井时间序列最大Lyapunov指数的求取方法

3.4.3实验及仿真结果

3.5本章小结

第4章油层测井曲线的预处理方法

4.1油层测井曲线平滑的意义

4.2油层测井曲线的SDT和PLOT数据平滑方法

4.2.1基于SDT方法的油层测井曲线平滑

4.2.2基于PLOT方法的油层测井曲线平滑

4.3基于不对称的高斯型函数的油层测井曲线平滑

4.3.1不对称的高斯型函数

4.3.2不对称高斯型函数的参数确定方法

4.3.3仿真实验

4.4改进的不对称高斯函数平滑

4.5本章小结

第5章基于混沌建模的油层测井曲线识别

5.1混沌建模方法

5.1.1混沌建模方法简介

5.1.2局部线性拟合

5.1.3全局非线性建模

5.2基于重构相空间中高斯混合模型的油层测井信号分类

5.2.1高斯混合模型

5.2.2时间序列分类

5.2.3实验结果分析

5.3本章小结

第6章基于混沌特征的测井曲线识别系统

6.1系统概述

6.2系统的设计与分析

6.3本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

个人简历