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52.Techlog实用技巧-缺失曲线重构

在进行测井数据应用时,往往会遇到测井曲线因为仪器测量或者井眼原因造成某些井段数据缺失的情况,利用Techlog软件K.mod模块可以对缺失曲线进行重构,并自动将重构曲线与原始测量曲线无缝拼接。

K.mod采用了神经网络多层感知技术,基于训练数据建立曲线预测模型,用户可以随时控制输入参数,通过交互学习和误差分析来检查模型质量,得到曲线重构的最佳结果。

实例:如下图所示,自然伽马曲线在某些井段缺失数据,在K.mod模块中利用其它测井曲线(密度、中子、声波、电阻率等)与自然伽马曲线建立神经网络模型。

激活Structure界面中的lock图标,可以调整输入曲线以及选择神经网络的隐层和节点数量,用于优化神经网络模型。

在Datasets界面中,将需要重构的井数据集拖入Learning学习和建立预测模型,用户也可以设置Validation校验井和Apply应用井。

点击Learn查看学习效果,左下图中展示误差曲线,右下图中GammaRay_3-6-1为预测后的自然伽马曲线,多次执行Learn增加Number of Cycles得到更多预测结果。在Error Curve界面里双击,将鼠标沿着不同的Number of Cycles进行重溯,预测后的自然伽马曲线实时交互显示,通过误差以及预测曲线与原始测量曲线GR对比进行质量控制,选择最优的预测结果并保存模型。

在Error Curve界面中右键选择Reconstruction,将缺失井段预测后的曲线与原始测井曲线自动无缝拼接。GR_3-6-1_rec为最终重构后的曲线。

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