【摘 要】
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划分不同级次的层序界面、识别地层内部的沉积旋回类型是层序地层分析的重要基础.利用主成分分析、希尔伯特黄等方法,有效地提取了隐藏在测井信号深度域和频率域中的丰富的地质信息,最终利用提取的信息进行地层层序的划分.结果表明:经过K-maxim聚类方法、主成分分析后的深度域信号能更加准确的识别薄层,而经过Hilbert-Huang变换后的频率域信号能更加准确识别突变点的位置,适用于确定层序界面.通过机器学
【机 构】
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油气藏地质及开发工程国家重点实验室,西南石油大学,成都610500;西南石油大学地球学与技术学院,成都610500;中石化西北分公司勘探开发研究院,乌鲁木齐830011;中石化胜利油田分公司,东营25
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划分不同级次的层序界面、识别地层内部的沉积旋回类型是层序地层分析的重要基础.利用主成分分析、希尔伯特黄等方法,有效地提取了隐藏在测井信号深度域和频率域中的丰富的地质信息,最终利用提取的信息进行地层层序的划分.结果表明:经过K-maxim聚类方法、主成分分析后的深度域信号能更加准确的识别薄层,而经过Hilbert-Huang变换后的频率域信号能更加准确识别突变点的位置,适用于确定层序界面.通过机器学习的思想以及信息融合技术,将2种方法结合.以测井数据的深度域信息为参考,以测井数据在频率域的突变点在沉积
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