close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

bd000101349

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
С Т А Р Ы Г И Н Артем Викторович
УДК 681.518.3+681.3.016+519.246.8
М А Т Е М А Т И Ч Е С К И Е И П Р О Г Р А М М Н Ы Е СРЕДСТВА
И Н Т Е Л Л Е К Т У А Л Ь Н О Й ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ
С И С Т Е М Ы Д Л Я Ф О Р М И Р О В А Н И Я С К А Н ОБРАЗОВ И
ИНТЕРПРЕТАЦИИ КАРОТАЖНЫХ ДИАГРАММ
' Специальности:
05.11.16- Информационно-измерительные и управляющие системы
{промышленность, научные исследования)
05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и
комплексы программ.
Автореферат диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Ижевск 2005
Работа выполнена в ГОУ ВПО «Ижевский государственный технический
университет» (ИжГТУ).
Научные руководители:
заслуженный изофетатель Российской Федерации,
доктор технических наук, профессор Лялин В.Е.
заслуженный нефтяник Удмуртской Республики,
кандидат технических наук, доцент Немирович Т.Г.
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор Нистюк А.И.
(ИжГТУ);
доктор физико-математических наук, профессор Летчиков А Л .
(Удмуртский государственный университет).
Ведущее предприятие: Уфимский государственный нефтяной
технический университет (УГНТУ) (г. Уфа).
Защита состоится 17 декабря 2005 г. в 13 часов
на заседании диссертационного совета Д 212.065.04
в ИжГТУ по адресу: 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7, ауд. 1-4.
Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, просим выслать
по указанному адресу.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИжГТУ.
Автореферат разослан 10 ноября 2005 г.
Ученый секретарь диссертационного совета, ^j.,-^
доктор технических наук, профессор
^utf"""^
Бендерский Б.Я.
моы
^JS^
^то'М'о
'
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Современные технологии разработки нефтяных ме­
сторождений предполагают компьютеризированную обработку и интерпретацию
данных каротажа, а также построение различного рода геологических и математи­
ческих моделей месторождений. Достоверность и надежность построенных моде­
лей месторождений и залежей оказывают определяющее влияние на эффектив­
ность поисково-разведочных работ и выбор обоснованной схемы разработки гео­
физических исследований скважин (ГИС) на сегодняшний день являются, факти­
чески, единственной возможностью выделить в разрезе скважины продуктивные
нефтяные и газовые пласты, определить их толпщны, емкостные и фильтрацион­
ные свойства, литологический состав, эксплуатационные характеристики.
С каждым годом все острее стоит проблема воспроизводства минеральносырьевой базы в России, т.к. большинство месторождений уже давно эксшхуатируются и их запасы, практически, исчерпаны. Сложность воспроизводства запасов
нефти и газа связана с тем, что новые месторождения отличаются от уже эксплуа­
тируемых сложным геологическим строением, а именно: большими глубинами
залегания, небольшой толщиной пластов-коллекторов, многокомпонентным литологическим составом, сложной структурой порового пространства. В связи с этим
значительно повьппается роль ГИС и требования к ее достоверности. В то же вре­
мя существует обширный банк каротажных диаграмм (КД), хранимых на фотобу­
маге и в виде их твердых копий на бумажной ленте, сформировашштй еще до по­
явления цифровых магаитных регистраторов и компьютеризированных профаммно-аппаратных комплексов для цифровой записи и оперативной предвари­
тельной обработки данных ГИС. После оцифровки КД появляется возможность
переинтерпретировать информацию по уже разрабатываемым месторождениям.
Для новых месторождений оцифровка существующего фонда позволяет не прово­
дить исследования повторно, тем более что проведение комплекса ГИС даже по
одной скважине очень затратно. Поэтому перед нефте- и газодобывающими ком­
паниями встает вопрос об оцифровке старых КД существующего фонда скважин.
Повьшхение точности ввода данных ГИС при оцифровке возможно только при
комплексном подходе к решению проблемы - созданию информационно-измери­
тельной интерпретирующей системы (ИИИС), состоящей из аппаратных и про­
граммных компонентов и предназначенной для определения, анализа и устранения
погрешностей, возникающих при формировании скан образов КД.
Поэтому для автоматизации процесса переинтерпретации и построения бо­
лее точных математических моделей месторождений для оптимизации процесса
добычи нефти необходимы интеллектуальные информационные системы, позво­
ляющие хранить и обрабатывать весь комшгекс геолого-геофизической и техноло­
гической информации. При наличии некоторой эмпирической базы данных (БД)
возможно использование методов извлечения знаний из данных и применение
обучающихся информационных систем. Дальнейшим развитием автоматизации
интерпретации каротажного материала является разделение на пласты разреза
скважин с помощью экспертных оценок, которые существенным образом исполь­
зуются в системах искусственн(|г(}>здт|теи1падявм^в1иых на основе теории не­
четкой логики (НЯ). В общем случае, брМйЛйЙё^истем НЛ целесообразно в тех
^"1Г».?;
•8
■■« т
f
случаях, когда нет простой и однозначной математической модели объекта или
процесса, но экспертные знания об объекте или процессе представимы в форме
предикатных правил. Принимая во внимание, что задачи интерпретации ГИС
имеют в своей основе сложные функциональные зависимости, поэтому примене­
ние системы НЛ для их решения вполне приемлемо и обоснованно.
Объектом исследования являются ГИС, КД и их скан образы, рулонные
сканеры, оцифровка КД, ИИИС для определения погрешностей сканирования
КД, программный комплекс для обработки скан образов КД, БД и локальная
вычислительная ссп. (ЛВС), алгоритм адаптивного выбора подклассов (АВПР)
модели НЛ для решения задач интерпретации ГИС.
Предметом исследования являются программное, лингвистическое и
информационное обеспечение интеллектуальной ИИИС, математическая мо­
дель для оценки точности формирования скан образов КД;. разработка правил и
структуры экспертной системы для контроля качества оцифровки, методы и ал­
горитмы интерпретации геофизической информации; алгоритмы распознавания
литологии пластов на основе НЛ.
Цель работы - проведение комплексных исследований, направленных на
получение научно-обоснованных методических и технических региений, способ­
ствующих повышению степени автоматизации обработки и интерпретации ГИС
путем создания интеллектуальной ИИИС, обеспечивающей формирование циф­
ровых скан образов КД с ленточных носителей данньпс, управление геологиче­
скими, геофизическими и производственными данными на основе специализиро­
ванных баз данных и повышение надежности вьювления нефтенасыщенных кол­
лекторов путем разработки алгоритмов, базирующихся на положениях теории НЛ;
внедрение чего имеет существенное значение для создания экспертных систем
экспресс-анализа для обработки и янтерпрегации геофизической информации.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:
- создание автоматизированной технологии огшфровки КД с бумажного
носителя; разработка математической модели оценки точности формирования
скан обра;юв КД, а также аппаратно-программных средств для определения,
анализа и устранения погрешностей процесса сканирования КД;
- разработка структуры специализированной БД для обеспечения качест­
ва, достоверности и полноты каротажного материала, корректного выделения
пластов - коллекторов, определение их фильтрационно-емкостных свойств, по­
строение зависимостей между различными свойст-вами коллекторов;
- создание ЛВС, обеспечивающей увеличение клиентских мест при обра­
ботке КД в ЬАЗ-форматг, с включением в нее станции Sun в качестве сервера
специализированной БД и персональных компьютеров;
- определение таблицы соответствия стандартных мнемоник для обеспе­
чения возможностей работы БД с КД при выполнении операций склейки от­
резков кривых или их любой корректировки, при которых возникают пробле­
мы, связанные с различным наименованием кривых;
- разработка методики, позволяющей строить ранговые .модели многомер1Юго каротажного сигнала с возможностью добавления различных офаничений, анализировать распределение значений функций, имеющую широкий
набор алгоритмов для расчета количественных показателей и предварительной
обработки, адаптированных к особенностям КД;
- выработка обоснованных решений для построения моделей НЛ для рас­
познавания литологической структуры разреза скважины и методики опреде­
ления информативности методов каротажа при интерпретации результатов ГИС
на основе алгоритмов НЛ.
Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспери­
ментальные методы исследования. При решении задачи распознавания литоло­
гической структуры разреза скважины методы ранговой корреляции и теории
нечетких множеств. Обучение системы НЛ осуществлялось на различных ком­
бинациях методов каротажа. Результаты работы системы НЛ исследовались на
предмет адекватности выделенных нефтенасыщенных, водонасыщенных и не­
продуктивных участков разреза скважины экспертным оценкам.
При разработке математической модели оценки точности формирования
скан образов, а также методики статического анализа процесса сканирования КД
применялись методы теории вероятности и теории случайных функций. Экспе­
риментальные исследования базируются на использовании методов динамиче­
ского анализа параметров и характеристик сканирующего устройства с учетом
метрологических характеристик средств измерений. Обработка полученных ре­
зультатов проводилась с привлечением аппарата математической статистики.
Информационная модель ИИИС создана с учетом объектно-ориентиро­
ванных принципов разработки программных комплексов. База правил разрабо­
тана с учетом механизмов построения реляционных структур данных. Про­
граммное обеспечение системы реализовано на алгоритмическом языке высо­
кого уровня ~ Object Pascal, интерфейс пользователя разработан в интефированной среде Borland Delphi 6.0, БД работает под управлением таких СУБД как
Oracle 8 и Microsoft SQL Server 7 0.
Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и вы­
водов подтверждается сопоставительным анализом разработанных и существую­
щих математических моделей и методов, а также итогами практического исполь­
зования ИИИС. Математические модели, алгоритмы и прикладные программы,
используемые в работе, основаны на положениях ранговой корреляции теории не­
четких множеств, на теоретических основах функционального анализа, теории
статистического анализа КД как временных рядов, а также теории вероятностей,
случайных функций и фундаментальных основ построения экспертных систем.
Методики расчета параметров коллекторов базируются на тпироко применяемых
при гас петрофизических зависимостях.
Достоверность экспериментальных результатов обеспечена использова­
нием большого объема экспериментального материала, статистическими мето­
дами обработки данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Досто­
верность эталонного материала для обучения моделей НЛ обеспечена исполь­
зованием утвержденных в ОАО «Башнефтегеофизика» экспертных заключений
по обрабатываемым скважинам.
На защиту выносятся результаты исследования компьютеризированной
ИИИС, обеспечивающей высокую точность экспресс-интерпретации, определе-
ния, анализа и устранения погрешностей формирования скан образов КД, а так­
же структуры специализированных БД ГИС, в том числе:
- С1руктура и алгоритмы автоматизированной информационно-управляю­
щей системы, предназначенной для оцифровки твердых копий КД на бумажном
носителе; технические средства контроля погрешностей сканирования и мето­
дики их устранения;
- математическая модель оценки точности формирования скан обрзов КД,
содержащая формулы для оценки формы каротажного сигнала, аналитические
выражения для определения погрешностей сканирования;
- стандартизация и формализация типов каротажной информации, проек­
тирование мощной и гибкой реляционной БД, позволяющей хранить все типы
геолого-геофиэических информагши и обеспечивать к ним доступ пользователям
путем создания ЛВС на базе интерпретационно-вычислительной станции Sun;
- экспресс-анализ КД, позволяющий определить тип и мощность изучае­
мых пластов, а также их количественные показатели; распознавание характерпых критериальных моделируемых зависимостей;
- применение средств искусственного интеллекта для определения литологического состава разреза скважины по данньге! каротажа путем обучения на
основе анализа соответствия КД имеющемуся экспертному заключению;
- концептуальные основы программного обеспечения (ПО), принципы
построения программного, лингвистического и информационного обеспечения
ИИИС, реализуемой на основе АВПР и модели НЛ.
Научная новизна полученных результатов определяется теоретическим
обоснованием создания алгоритмических средств и математического аппарата
для ИИИС ГИС, обладающей хорошей совместимостью со всеми высокоинтел­
лектуальными программами обработки и интерпретации каротажных данных,
при разработке которой:
- осуществлен выбор структуры и сформирована концепция профаммноаппаратных средств для определения, анализа и устранения погрешностей фор­
мирования скан образов каротажных кривых;
- разработаны критерии точности ввода данных ГИС при оцифровке,
оценки достоверности полученных критериев; построена математическая мо­
дель, позволяющая количественно рассчитывать величину и характер погреш­
ностей, определять параметры сканирования, обеспечивающие требуемую точ­
ность ввода каротажных данных;
- разработана база каротажных данньк для решения задачи комплекагой ав­
томатизации обработки результатов ГИС; решены проблемы импорта, хранения и
поиска разнородной информации, ее визуализации и вывода на печать; разработаны
интерфейсы взаимодействия БД с программами обработки и анализа КД;
- применен ранговый алгоритм адаптивного выбора подклассов для литологического расчленения пройденных скважиной пород; разработаны методики
формирования классов, сформированы ранговые вектора, характерные для ис­
следуемых скважин карбонатного типа;
- предложена модель нечеткой логики взамен известного вероятностного
подхода, не требующая нормального распределения вероятности попадания
значений КД в литологический тип; сформированы лингвистические перемен­
ные и правила принятия решения;
- разработана информационно-управляющая система контроля качества
оцифровки КД, предложены форматы представления правил, способы форми­
рования зависимостей и механизмы расширения базы знаний системы.
Практическая полезность. Созданная ИИИС ГИС позволила решить це­
лый ряд проблем автоматизации ГИС и экспресс-интепретации каротажной ин­
формации. Практическую ценность созданной ИИИС ГИС добавляет то, что она
построена на базе персональных компьютеров IBM PC/AT типа Notebook, конст­
рукция которых позволяет использовать их в полевых каротажных станциях.
Система ПО ИИИС универсальна, легко модифицируется под конкретные
требования, может быть расширена новым комплексом задач и процедур обра­
ботки. ПО имеет высокую надежность, защищено от аппаратных сбоев и оши­
бок пользователя. Информационная модель системы построена в виде базы
знаний, содержащей сведения о понятиях, отношениях и ограничениях пред­
метной области. В системе имеются сведения о методах каротажа, параметрах
скважинных приборов. Универсальная система диалога позволяет вводить и
контролировать данные, используя имеющиеся априорные сведения.
Измерительная информация представлена в виде БД, что позволяет обра­
батывать данные по скважинам, методам и измерениям.
Интеграция в единый программный продукт интеллектуальных алгорит­
мов, средств хранения, предварительной обработки и интерпретации, наличие
интерфейсов взаимодействия с другими программными комплексами, исполь­
зование динамически связываемых библиотек (dll), дающих широкие возмож­
ности расширения, позволяет рассматривать созданную ИИИС как многофунк­
циональный инструмент анализа и интерпретации геофизических данных.
Реализация работы в производственных условиях. Полученные в ра­
боте результаты использованы при оцифровке КД в Институте математическо­
го моделирования разработки нефтяных месторождений ИжГТУ.
Работа выполнялась в соответствии с планами хоздоговорных НИР по за­
казам ОАО «Бслкамнефть» и ОАО «ТНК-ВР»: № ГР 01200 405097 «Верифика­
ция геолого-геофизической информации по объектам разработки месторожде­
ний Северного НГДП ОАО «Нижневартовск»; № ГР 01200 405096 «Формиро­
вание базы данных геолого-технологических мероприятий на скважинах Самотлорского месторождения»; № ГР 01200 405095 «Оцифровка каротажного ма­
териала Каширо-подольского объекта Вятской площади Арланского месторож­
дения»; № ГР 01200 405096 «Создание библиотеки скан образов скважин Самотлорского месторождения».
Вся работа в целом, а также её отдельные части могут быть использованы
предприятиями нефтегазодобывающей отрасли, организациями, занимающи­
мися построением ряда различных моделей на основе геолого-геофизической и
промысловой информации.
Апробация работы. Отдельные законченные этапы работы обсуждались на
Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в
инновационных проектах» (Ижевск, 2000-2002); Электронной заочтгой конференции
«Молодые ученые - первые шаги третьего тысячелетия» (Ижевск, 2000); 32-34 На­
учно-технической конферепщи И ж Г Т У (Ижевск, 1998,2000-2002); Международном
симпозиуме «Надежность и качество 2002» (Пенза, 2002); I V научный симпозиум
«Геоинформационные технологии в нефтепромысловом сервисе» (Уфа, 2005).
Публикации. Результаты работы отражены в 14 научных публикациях, в
том числе: 2 статьи в сборниках трудов международных научно-технических
конференций, 6 отчетов о Н И Р ( б З с , 59с., 91с., 35с., 53с., 80с.), 2 депонирован­
ные рукописи (объемом 47 и 54с.), 4 статьи в научных изданиях.
Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и
заключение, изложенные на 189 с. машинописного текста. В работу включены
68 рис., 33 табл., список литературы из 125 наименований и приложение, вклю­
чающее акт об использовании результатов работы.
СОДЕРЖАНИЕ Р А Б О Т Ы
Введение содержит обоснование актуальности темы, формулировку цели
и задач работы, основные положения, выносимые на защиту, и определяет со­
держание и методы выполнения работы.
В первой главе дан анализ методов разработки и интергфетации результатов
ГИС. Представлен обзор методов получения данных о геофизических характеристи­
ках скважин. Определены основные этапы автоматизации процессов сбора, обработки
и интерпретации геофизических данных. При этом дан сопоставительный анализ раз­
личных методов и алгоритмов интерпретации данных, таких как статистические ме­
тоды, алгортл! с использованием диагностических кодов, литологическое расчлене­
ние с оценкой вероятности, метод нормализации и методы классификации, основан­
ные на петрофизических данных. Описаны характеристики программных средств,
предназначенных для автоматизации работ по оцифровке и интерпретации КД.
В о второй главе диссертационной работы рассмотрены информационноизмерительные, программно-алгоритмические
средства и математические
критерии оценки точности оцифровки твердых копий К Д на бумажном носителе.
К Д на бумажном носителе (рис. 1,2) представляет собой ленту, на которую на­
несены: данные о скважине, времени проведения исследований, использовавшихся
приборах и условиях проведения измерений; амплитудные шкалы К Д и шкала глу­
бин; одна или несколько КД, содержащих показания различных методов каротажа;
пометки оператора, производившего измерения; пометки интерпретатора. Оцифров­
ке подлежат К Д с учетом амплитудных шкал и шкалы глубины. Кроме того, по диа­
грамме необходимо сформировать массив дшшых, содфжшций информацшо о
скважине, измерительных приборах и скважинных условиях измерений.
В данной главе разработан технологический процесс оцифровки К Д Укруп­
ненная схема процесса оцифровки К Д включает в себя 7 этапов: сканирование К Д ;
выделение на скан образе диаграммы непрерьшных линий, представляющих К Д и
ввод необходимой информации для осуществления процесса векторизации; векто­
ризация кривых с заданным шагом квантования по глубине; контроль качества
оцифровки; склейка фрагментов кривых, оцифрованных с различных К Д ; ввода
данных о приборах и условиях проведенных измерений; запись цифровых данных.
27
8
9_„
JO
LI
13
14
15
16
17
Рис. 1 Каротажная диаграмма (фрагмент):
1 - дополнительная информация (рис.2); 2 - наименование скважинного прибора РК; 3 масштаб записи НГ'К; 4 - коэффициент перехода 11ГК от усл.ед. к имп/мин; 5 - наименова­
ние скважшшого прибора БК: 6 - альтитуда (высота над уровнем моря) устья скважины; 7
- тип и параметры рас i вора, на котором проводились измерения; 8 - амплитудная шкала
кривой НГК; 9 - амплитудная шкала кривой ГК, 10 - амплитудная шкала кривой БК; 11 шкала глубин; 12 - нулевая линия диафаммы, 13 - кривая ГК, 14 - кривая НГК; 15 - кри­
вая БК: 16 - кривая ДС; 17 - кривая АК; 18 - амплитудная шкала кривой АК; 19 - ампли­
тудная шкала кривой ДС; 20 - масштаб записи кривой ДС; 21 - наименование скважинно­
го прибора АК и масштаб записи кривой АК; 22 - коэффициигг перехода ГК от гаммы к
имп/мин; 23 ~ скорость записи диаграммы (м/час); 24 - масштаб записи кривой ГК; 25 дата проведения каротажа, 26 - площадь; 27 - номер скважины.
На основе анализа вышеперечисленных положений разработана сруктурно-технологическая схема информационно- управляющей системы процесса
поточной оцифровки К Д материалов Г И С большого количества скважин. Зада­
чей системы является автоматизация операций управления потоками информа­
ции и обеспечение гибкой среды взаимодействия компонентов, реализующих
отдельные стадии процесса.
В систему введены 5 БД, предназначенные для хранения различных видов
сопутствующей и технологической
информавд!и: 1. БД проектов оциф­
^(вЧЖОВйЯХЙ
ровки хранит информацию о типе, ко­
■-ь-энв', неб. н
личестве и информационном наполне­
iM. ,т.м.
нии отсканированных диаграмм, о
принадлежности диаграмм той или
иной скважине, данные о параметрах
геофизических измерительных прибо­
ров и зовдов, условиях измерений. 2.
База скан образов диаграмм предна­
^ й ш ^ jaOMlsi;.. /
значена для хранения и поиска растро­
/^.чнййййп шважнА'*^
вых изображений отсканированных
диаграмм. Хранимая в ней информа­
Рис 2 Дополнительная информация КД:
1 - наименование регистратора; 2 - забой ция используется компонентами вы­
скважины, 3 - диаметр кондуктора; 4 - отно­ деления линий и контроля качества. 3.
шение каналов ГК/НГК регистрации, 5 - на­ БД информации, связанной с процесчальник каротажной партии; 6 - интерпретатор; 7 - начальник КИП; 8 - масштаб записи ^^ оцифровки, содержит ииформадиаграммы; 9 - постоянная времени т для ра- ЦИЮ, необходимую ДЛЯ функциониродиоактивного каротажа; 10 - диаметр скважи- вания отдельных ее компонетхзв. Та­
ны; 11 - длина колонны.
кой информацией являются данные
о параметрах амплитудных шкал 1фивых, расстановке шкалы глубин и нулевой ли­
нии диаграмм. 4. БД фрагментов К Д предназначена для их хранения О1р1фрованных
кривых, полученных с разных К Д скважины. Хранимая информация используется
компонентами контроля качества и склейки фрагментов кривых. 5. БД каротажной
информации Подсистема выделения линий выполняет процедуру вьщеления на
скан образе диаграммы непрерывных линий, представляющих собой КД. Работа
подсистемы состоит из трех этапов (рис. 3). На первом этапе выделения производится
предварительная
фильтра­
Пользователь ^
1этап
Утончение
Задание
Фильтрация,
ция, выделение информаци­
линий,
Рег>'ляризацня
граничных
подавление I
построение
онного множества скан об­
примитивов
точек К Д
шумов [
скелета
раза диаграммы, выполняет­
ся попытка автоматического
ИнтерактивУстановка
Поиск
Иитерпопяци;
параметров Ш ное редакти­
кубическими оптимальноп
построения непрерывной ли­
амплитудных ■ рование выпути
сплайнами
целснных КЦ
ткал
нии между заданными поль­
Пользователь i ♦Пользователь!
зователем начальной и ко­
III этап! I I
Итгал!
нечной точками. На втором
Рис 3 Схема рабо1Ъ1 подсистемы выделения линий
этапе пользователь визуально
проверяет правильность автоматического выделения. Па трегьсм пшге пользова­
тель задает параметры и положение амплитудных шкал, шкалы глубины и нуле­
вой ;шнии, а также указывает начальный кратный масштаб зарегистрированной
кривой, т.е. масштаб кривой в начале интервала оцифровки.
При получении растрового изображения диафаммы путем сканирования
пеизбежтго возникновение дефектов скан образа, связанных с перекосом бумаж­
ной ленты и неравномерностью ее транспортирования механизмом сканера. Для
того, чтобы устранить влияние погрешностей, вносимых этими дефектами в про-
11й*-^'-1
II
11
цесс оцифровки, необходимо ввести соответствующие поправки. Поправки вно­
сятся в подсистеме векторизации, но при этом, в подсистеме выделения линий
шкала глубин и нулевая линия должны быть пцательно подогнаны к изображен­
н ы м на скан образе отметкам. Ш к а л а глубин расставляется по отметкам глубины
на скан образе диаграммы, нулевая линия может быть проведена по любой верти­
кальной линии на диаграмме, но обычно ее проводят по левой границе разфафки.
П р и формировании скан образов К Л учитывались погрешности, возникаемые в процессе сканирования и обусловленные поперечньжги перемещения­
м и , перекосами бумажного носителя, разной толщиной бумаги, износом тракта
механизма подачи бумаги. Д л я этого в работе разработаны .математические
критерии оценки точности формирования скан образов при оцифровке К Д .
В работе использован метод среднеинтегральной фильтрации для опреде­
ление поперечных вибраций движущегося носителя К Д . П у с т ь Y{t) - отклоне­
ние каротажного сигнала от оси ОХ (рис. 4 ) в моме1гт времени /. Тогда
Y(t) = T]{t)+s{t), где r}(t) -значение сигаала в момент времени t,s(t) - поперечные перемещения носителя в момент времени t. s{tQ) = — j[T}(t) + S(/Q )] dt,
^
yf
'0
те 0<Г<Т„ T, = Xju,0<to <То -TQ.
IP
A
X
Длину среднеинтегрального фильтра
считаем равной L. Расположение фильтра
показано на рис. 4. Введем обозначение
T = L/u, где V - постоянная скорость счи­
тывания информации с носителя.
В качестве оценки поперечного пере­
мещения s{t) в момент времени tQ принята
Okr
■t,
*2
X
lo+r
Рис. 4. Определение поперечных
величина s(to)=— J[;XO+Kh)\dt. В дисперемещение движущегося носителя
^ 'о
;; - значение каротажной кривой в мо­
сертации рассмотрено два случая.
мент времени t, s - поперечное пере­
мещение носителя
С л у ч а й 1 . Tj(t) - детерминированный процесс:
7(О«-г + Х(Лсо8и0о^ + 5„зт«0оО.где
(п = 1,2,..., т),й
f(^o)-^ao)= I
'л„^В„1пщ,
В„=~А„/пщ
A^v. В„ - коэффициенты разложения полинома.
(о+Г
Д,
" С„е'"'"»'(е'"^»^-1)
7 J cy"'"°'^^ = f + I
Tincon
Т
С„ = {A„-iB„)/2, С„ = С.„ («=1,2,...,/и).
где
п*й
Пусть Sf - средняя мощность разности s{t) - s{t) в интервале [О, Гц]. Тогда
12
2
m £ gin^V (^'"^
■'?-FJ2:
iTna^
■•o 0
ntO
_
n
^^-I'lU
'=tf1
„-™ «'«'o^"'
'I „4-7.2
«'<ЭоГ
л*0
'
2
Время фильтрации Г можно определить с таким расчетом, чтобы Sj- дос­
тигала наименьшей величины в интервале О < Г < Гд.
Случай 2. Tj(t) - стационарный в широком смысле случайный процесс.
Дисперсию разности 5(/O)-5(/Q) обозначим через сг7-(^). Тогда
aj-it) = D[s{tQ)-s(tQ)] = M<.— j[Tj(t)-m)]dt[
Г
'о
,где D обозначаетопера-
J
цию по определению дисперсии, т = Mjj(t).
Очевидно,
ст^(0 = ^ Л /
[
"j[77(',)-»')]^', l['7ft)-'w)]«f'2 = = i - l 1^,(^2-',)'^', dt,
'о
'о
J
'о
'о
где К J г) - корреляционная функция стационарного случайного процесса T]{t),
Вводим новую переменную г=^2 " ' i ■ Тогда, согласно предыдущему равенству.
Выполняя интегрирование по ?,, получим aj-{t) = — J К^(т) (1 - —)Й?Г (1).
Время фильтрации Т определено так, чтобы величина (Tf{t) в интервале
О < Г < TQ стала наименьшей. Для этого необходимо найдены все стационарные
величины aj- как функции переменной Т в интервале 0<T<TQ.
Пусть
Ti,T2,...,Ti^ - стационарные значения функции а^ в интервале 0<Г^Го.. Про­
дифференцировав уравнение (1) по параметру Т и приравняв полученную про­
изводную нулю, получим уравнение для определения стационарных значений
г
Г1,7'2,...,Г^^:. JK^(r)(T-2T)dT = 0 (2). Если g^(co) является спектральной
о
плотностью стационарного процесса 7](t) и она известна, то уравнение (2) по­
сле
целого
ряда
преобразований
принимает
вид:
"^sm{mT)/2(sm{a)T)/2
ФГ^ g (а) dco = 0.
0TI2
У C0TI2
2J
В качестве примера в работе рассмотрен случай, когда корреляционная
функция сигнала 7j{t) как стационарного случайного процесса имеет вид
1-
К{т) = (Т^е""''' (cosyff|r[ + Qr//?sin/?|r|). (3) Тогда дисперсия erj выражается в виде
aj ^ {2а^ cos^ (р)/(ог ^^)Г2аГ + [е"""' sin(3^ + a^lgф)\Jъm(p- [sin39']/sin (р\ ,где
(p-arctg{^Pla).
13
Из-за фомоздкости предыдущей формулы для определения а^ получена
'У
оценка величины CTJ сверху. Легко убедиться, что для корреляционной функ­
ции (3) имеет место неравенство \К{т)\ < I а^ -Ja^ + р^ /у5 le'"'^.
Тогда из формулы (1) следует неравенство
и\<-
1аЦа'+р'\
1е^"Чтшк
рт
а',<[2а'^а^ +
Так как I - е " " ^ < 1, то <т^ <lla-^yla'+
р\1-е"'^)УарТ
Р^У{арТ).
Выведено уравнение для определения стационарных значений дисперсии
(7f как функции переменной Г в данном случае. Подставив в уравнение (2)
выражение (3) корреляционной функции, получим уравнение
Т
Т
7
Т\е-"'со5рг<1т+Ц \e-'"smpTdr-2\re''"co&prdT-—
Т
Iw-^'sinprdr^O.
Проинтефировав и приведя подобные члены в левой части предыдущего
уравнения, после преобразований получено окончательное уравнение
р Te'^cos{p T+(p) + Tae"'^sm(p T+(p)+2Tasmq)+2e"'^sn^P
ще (p = arctg{P/a).
T + 2tp)-2sm3^=0,
^
В результате получено соотношение для определения стационарных зна­
чений дисперсии crj'.
В диссертации описана созданная ин­
формационно-измерительная система (ИИС)
СКАНЕР Механизм подачи
для измерения и анализа величины погреш­
Управляющие
бумажного
ностей, возникающих в процессе формирова­
носителя
сигналы
ния скан образов К Д устранения их влияния
(линейные
на формирование скан образов КД. Для этого
вибродвигатели)
: Устройство для
БумажныЩноситель
в систему встроены специальные механизмы,
определения
Оптика сканера,
перекосов при
направленные на устранение вьвделенных по­
сканировании
приборы с
грешностей. В частности, предложено уст­
зарядовой
ройство,
для анализа перекосов носителя ин­
связью
Программный
Аналог! вый сигнал формации и управления компенсируюищми
комплекс для
обработки скан
Аналогомеханизмами, в качестве которых предложе­
образов
цифровой
но использовать линейные видродвигатели,
каротажньк
преобразователь
представляющих собой преобразователи вы­
диаграмм
Рис 5 Структура И И С
соко частотных электрических колебаний ме­
ханические перемещения.
Применение видродвитателей позволило добиться повьшгения точности оци()>ровки К Д с бумажного носителя информации. Также в в работе предложены алго­
ритмы обработки скан образов К Д которые устраняют последствия некорректного
ввода КД, неустраненные аппаратными уст средствами. Црофаммная реализация ал­
горитмов на языке профаммирования Borland C++ используется как завершающий
14
этап обработки скан образов в рамках аппаратно-программной ПИС.
Предложенное устройство для определения перекосов, возникающих в ходе
сканирования, подключается к выходу аналого-цифрового преобразователя скане­
ра. Оно работает с цифровой информацией - рядом точек (пикселей), считанных
сканером с бумажной ленты. Программный комплекс, описанный в работе, предна­
значен для «финишной» обработки скан образов и устранения мелких перекосов.
В диссертации предложены технические средства для повышения дина­
мической точности движения ленточного носителя, например, методика изме­
рения угла перекоса движущейся бумажной ленты. Количественная оценка ве­
личины перекоса может быть вьфажена углом отклонения, образующимся ме­
жду линией края области сканирования и краем бумажной ленты.
При расчетах необходимо учитывать то, что формируемый скан образ яв­
ляется дискрсгным и состоит из элементарных элементов-пикселей. Переход от
линейных размеров изображения к пикселям возможен через оптическое раз
решение D=ID^^^XD^\,
задаваемое оператором при сканировании. Предло­
жен способ измерения угла перекоса движущегося ленточного носителя, выра­
зив скорость движения носителя через оптическую плотность, получаем фор­
мулу для оценки величины угла перекоса сканируемого ленточного носителя
(рис. 6): S = signiM)arctg(Alh), h^lMID^,
Al = (l,-l,_,)-2M/D^, (4) где
/, - количество точек (пикселей) от края границы сканирования до края бумаж­
ной ленты (сканируемый документ) на г-ом шаге /z; ■С> = | Д ^ х О ^ ^ | оптическое разрешение при сканировании, точек на дюйм (dpi), например
D = 300 X 600dpi Для устранения перекоса необходимо сместить один из краев
бумажной ленты на величину A=L-tg(S)-L&l/h (5), где L - ширина области
сканирования (пшрина ленты). Знак угла перекоса в формуле (4) показывает
какой край бумажной ленты
а)
б)
необходимо дополни­
тельно перемещать правый или левый.
Исходя из прак­
тики, установлено, что
целесообразно принять
Рис 6. Способ контроля за перекосами
,:
/i = 10...15% от шири^
ны области сканирова-
сканируемого бумажного носителя:
'^
1 - граница области сканирования; 2 - край бумажной ляпы, ния. То есть, при стан­
дартной ширине области сканирования 21 см, /г = 2, ]... 3,1 см.
Поскольку на практике при сканировании черно-белых КД обычно применя­
ется оптическое разрешение 100 dpi, значение /г = 83... 124 пикселя. Для простоты
кодирования в бинарной системе примем А = 2' = 128.
В э^гом случае формулы (4-5) принимают следующий вид:
d = sign{M)arctg{M-m),M = {l, -l,_i2i), A = L-lg{S) = L-M/\2S.
15
Для аппаратной реализации предло­
женной методики разработано устройство,
(рис. 7). Устройство работает следующим
образом.
Сканер считывает один ряд точек с
бумажной и приборы с зарядовой связью
2 подают аналоговый сигнал на аналогоцифровой преобразователь 3, цифровой
сигнал поступает в регистры памяти 4 и
операционный блок 5, одновременно с
Рис 7 Блок-схема устройства для
этим сигнал из регистров памяти 4 поопределения и устранения помех,
ступает в операционный блок 5. Операвозникающих при сканировании лент: ^^^^^,^ g^^^ 5 производит побитовое
1 - оптические механизмы сканера, 2- приборы с зарядовой связью, 3-аналопмдафровой сравнение сигналов, рассчитывает ведипреобразователь, 4- регистры памяга, 5- one- чину ленты 7, оптические механизмы 1 першщонный блок, 6- линейные вибродвигате- рекоса и формирует на одном из выхо­
ли, 7- носитель информации.
дов импульс, длительность которого рав­
на времени работы вибродвигаЭТАП:
Выделение
Устранение помех,
ЭТАП1
теля, необходимого для устра­
участка скан
вызванных
Устранение помех,
образа
нения перекоса.
вызванных
продольными
перекосами
деформациями
* перекосг
Сигнал поступает на
Расчет угла
бумажного
носителя
для выделенного
носителя при
вход одного из вибродвигате­
участка
сканировании
Распознавание
лей 6. Один из вибродвигателей
контрольных линий
1
Коррекция(поворот
на выделенном
выделенного
6 срабатывает и бумажная лен­
участке скан
участка
та 7 перемещается, устраняя
ЭТАПЗ
X
Удаление
тем самым возникший перекос.
Расчет
Подготовка
неинформативных
скан образа
коэффициента
фрагментов
В
заключении второй
для
последующей
скан образа
растяжения
обработки
(поля и пр1
главы приведены основные
X
Коррекция
X яркости! F S ^ ^ I S S S ' ^
этапы обработки скан образов
Регулировка
(масштабирование)
контрастноЬти,
_
i'^l'^°'^''^'^Z'°"}iK
К Д (рис. 8) описаны методика
выделенного
цветовой гаммы
обработки в NordSoft
скан образа
bcanDigit)
участка
измерения коэффициента проРис 8. Основные этапы обработки скаи образов КД
W V Р '*'*" У
ного носителя, алгоритмы обработки скан образов К Д , приведены математиче­
ские модели поворота и масштабирования скан образа и описаны алгоритмов
коррекции скан образа.
В третьей главе рассмотрена проблема создания компьютерных геологиче­
ских и фильтрационных моделей, адекватных реальному строению пласта, которая
смыкается с общей проблемой повышения качества и количества информации о
пласте. Современные программш.1е средства для обработки и интерпретации Г И С
требуют, чтобы каротажный материал поступал в цифровом виде в формате хране­
ния К Д LAS [Log ASCII Standart). Для этого К Д записанные в цифровом виде
оригинального формата с помощью разработанных при участии автора работы
прикладш>1х программ, переводятся в LAS -формат и в таком виде интерпретиру­
ются, хранятся в БД Finder, а также исггальзуются для геологических построений.
16
Для работы с большими объемами информации, ее анализа и получения
корректных результатов, для интеграции всех данных создана система управле­
ния геологическими, геофизическими и производственными данными, которая
базируется на системе Finder, использующей мощную и гибкую реляционную
БД, что позволяет хранить все типы данных и обеспечивать к ним доступ поль­
зователям. БД является центральным компонентом Finder, а управляет данны­
ми реляционная С У Б Д типа ORACLE.
Finder позволяет геологам и специалистам, связанным с разведкой и добы­
чей нефти и газа, напрямую работать со своими данными и интерпретацией их.
Пользователь имеет авторизированньгй доступ к данным, может анализировать их
в реальном времени, интерпретировать, редактировать, отображать на картах или
разрезах, создавать твердые копии графических построений.
БД Finder можтю разделить на категории, которые обеспечивают возможно­
сти работы различных частей системы (рис.9): Системная категория
(SYSTEM)
представляет таблицы и файлы, отвечающие за контроль системных настроек. Такие
таблицы содержат объекты БД и исполняемые команды, позволяющие пользователю
управлять системой Finder, а также обеспечивающие габкий инструментарий для
распределения системных ресурсов. Кодовая категория (CODES) содержит табли­
цы, ориентированные на контроль и проверку целостности вводимых дшгаых в сис­
темную или проектную категории, а также определяет список ключевых слов, яв­
ляющихся обхцими дая системы. Проектная категория (PROJECT)
содержит табли­
цы и файлы, которые предназначены для хранения и управления данными, исполь­
зуемыми специалистами, проводящими индивидуальные работы. Категория анализа
(ANAL YST) содержит таблицы и файлы, отвечающая за возможность каждого пользователя индивидуально настраивать некоторые параметры отх)бражения данных.
~
ТровсньЛ'^^тегория
-истемы
I
Finder
предоставляет широкие возможности
для специалистов. Однако все это становится воз' можным в случае, когда необходимая информация
уже хранится в БД. Поэтому одной из первых про­
блем, которая решена в работе, является проблема
Рис 9 Структура категорий
БД Finder
заполнс1ШЯ базы информагщей (актуализация базы).
Д^я обеспечения возможности ввода и хране­
ния триллионов битгеолого1х;офизичесойинформации и минимизации количест­
ва рабочих мест, построенных на базе станции Sun, являющейся физической ос­
новой Finder Л В С с включением в нее станции Sun и персональных компьюте­
ров (ПК). При этом количество пользователей, одновременно работающих с таб­
лицами БД Finder, без использования технологии SchlumhergerGeoQuest увели­
чивается путем развертывания Л В С с использованием рабочей стащии Suns ка­
честве сервера БД и П К в качестве клиентов. При этом типом используемой сети
является Ethernet, поскольку станция Sun предназначена именно для работы с
Ethernet. В качестве общего ПО) преложено использовать обычную систему
MS Windows. Кроме того, на П К установлено специальное П О , необходимое для
связи с сервером БД. Топология развернутой сети показана па рис.10.
П
Sun SPARC
(ORACLEсервер) ,
Тип среды:
У
- коахсиал,
£пеШиЬ
- витая
пара
□
п
17
ПК
^c^Zm
ORACLE
клиент
□
ПК
Pentium 3
(Win98)
На некоторых П К установлено профа'^мное обеспечение ORACLE -клиент,
позволяющее пользователю работать с таблицами Б Д Finder.
В его состав входит специализирован­
ный
ПК
Pentium 3
(Wm98)
ORACLE
сетевой
SQL* Net V2.0
программный
и
утилиты
продукт
SQL* Plus,
SQL * Loader. Все это давало пользователю
юзможность вводить данные в БД - и про­
сматривать их, используя соответствующие
Рис 10. Топология сети для реализа­ SQL -запросы. - Структура локальной сети
ции модели клиент-сервер в Finder
192920012
192920011
, .-
клиент
HP DeskJet
19292002
, , .,
192.9.200 1
экспедиции показана
на рис.11.
Загрузка каро­
тажных
данных
с
использованием
Л В С (рис.12) осуще­
ствляется
следую­
щим образом. Файл с
исходными данными
(обычный
192 9.20023
Jet6L
%^
il^<® Й92 9 200 52
rti
\ПЧШ1Ъ
<М
1СЖ,
Epson
Щ^_
ASCII -
файл) переписывает­
ся с дискеты в П К и
производится
пред­
варительная его про­
верка.
После
этого
файл передается по
сети на рабочую стан­
цию Sun и зафужается в Finder с помо­
щью программы - за­
грузчика
ASCn Well Log.
В
качестве
альтернативы систе­
мы Finder была раз­
работана и реализо­
вана БД каротажной
информации Ccrbon.
Рис и Структура ЛВС
Цель создания БД
18
^^'^ ""^
Carbon состоит в построении хра­
нилища данных для каротажной и
попутной геофизической информа­
ции. При проектировании Б Д каро­
тажной информации
Carbon
из
всего многообразия исходного каро­
тажного материала для хранения
были выбраны следующие виды:
документация по скважине, содер­
жащая общие лашп.1е о скважине;
Рж 12 Схема ввода каротажных данных в
К Д полученные в результате 1фОве-
Finder с использованием ЛВС
дения комплекса исследований разЛИЧ1П.1МИ методами каротажа; данные о приборах и зондах, которыми проюдились
исследования, их параметры; инклинометрия скважины; экспертное заключение по
результатам интерпретации.
В четвертой главе диссертации предложена ранговая модель литологического расчленения разреза скважин на основе А В П Р , обладающего высокой
помехоустойчивостью. Алгоритм функционирует в двух режимах: в режиме
обучения и режиме распознавания. В режиме обучения по объектам, характери­
зующим литологические пласты земной коры, формируются ранговые векто­
ры, на основе которых алгоритм А В П Р формирует классы и подклассы, для ко­
торых строятся эталонные ранговые векторы.
Далее в режиме распознавания класссифицируемый вектор преобразуется
в ранговый вектор, который относится к тому или иному подклассу и классу по
критерию максимума коэффициента ран10вой корреляции Спирмэна.
Применение алгоритма заключается в том, что задача литологического рас­
членения сводится к двум подзадачам: анализу вхождения значения в определен­
ный интервал и анализу взаимного расположения диафамм. Первая заключается в
разбиении исходной области допустимых значений К Д на некоторое количество
участков в зависимости от метода каротажа и анализу принадлежности значения
диаграммы к одному из них. При анализе взаимного расположения диафамм рас­
сматривается не только попадание значений К Д различных методов в определен­
ные интервалы, но и их условное взаимное расположение.
Предложепгплй алгоритм также позволяет реализовать такие известные
методы, как метод диагностических кодов, анализ литологии с оценкой вероят­
ности, адаптивный неранговый выбор подклассов. Однако наиболее важным
достоинством алгоритма А В П Р является формирование классов для модели не­
четкой логики. Благодаря способности ал10ритма оценивать вероятность попа­
дания значений функции в определенный интервал, он используется при фор­
мировании лингвистических переменных.
Нечеткое множество (НМ) X = {(x,//(x))} определяется математически как
совокупность упорядоченных пар, составленных из элементов универсального мно­
жества X, и соответствующих степеней принадаежности //(х) или непосредственно
в виде fi{x) :Х -> [0,1]. Под функцией принадлежносга //(х) понимается некоторое
невероят1юстное субъективное измерение нечеткости или условная всроятьюсть на­
блюдения события. В задачах теории нечетких множеств в основном используются
19
операторы minQ и max(), т.к. они удовлетворяют требованиям ограниченности, ,моHOToifflocra, коммутативности, ассоциативности, дистрибутивности и идемпотентно­
сти, нечеткой переменной является тройка < т,Х,Т1{т)>, где г- название нечеткой
переменной,
-^ = {-'^}
область
определения
нечеткой
переменной,
Й(r) = {</^^,,)(x)/x>}, хеХ
- нечеткое подмножество множества X, описываю­
щее ограничения на возможные значения нечеткой переменной г, а лингвистиче­
ской переменной называется < г},Т[г]),Х,С,М >, где rj - наименование лингвисти­
ческой переменой; Т - терм-множество лингвистической переменной г], т.е. мно­
жество наименований лингвистических значений, областью определения которых
является множество X; G - синтаксическое правило в форме грамматики, позво­
ляющее оперировать элементами терм-множества Т, в частности генерировать
новые осмысленные термы.
В работе при формировании лингвистических переменных предложены
следующие подходы: петрофизическая нечеткая модель, где переменными явля­
ются значения петрофизических, физических и геофизических параметров, таких
как коэффициенты пористости, глинистости, водонасыщения, удельное сопро­
тивление и т.д.; развитие алгоритма диагностических кодов, где производится
«размывание» границ «малые»-«средние»-«высокие» в показаниях К Д на осно­
вании анализа экспериментальных данных; развитие вероятностного алгоритма,
когда в качестве переменных для решения задачи литологического расчленения
выбираются степени принадлежносги показаний К Д искомому параметру.
Формирование
функции
принадлежности производится
на основании построения функ­
ций отображения для перехода с
предметной шкалы на универ­
сальную, в соответствии с рас­
пределением значений К Д (рис
0,179
0,196
0,23
0,24 ДС
"'^
13). Оценка результатов интер­
претации определяется значе­
Рис 13 Функции отображения для перехода с
универсальной шкалы на предметную для метода ниями лингвистической пере­
каротажа - кавернометрия:
менной <«оценка»; Т; [0,1]>, где
(31 - степень принадлежности значений ДС коллектору,интервал [О, 1] представляет со­
й - степень принадлежности значений ДС глинам.
бой шкалу оценок. В дальнейшем
(ДС - кавернометрия)
ЗЕшчения лингвистической переменной «оценка» будем обозначать через GN. Здесь
N - высказывание, опреденяющее наивысшую степень предпочтительности ситуа­
ции, например, «ситуация - в норме» (или просто «норма»); G - квашифика-гор,
представляющий собой нечеткое понятие, определяющее меру для высказывания N,
т.е. в какой мере (степени) вьшолняегся высказывание Л'^. G принадлежит некото­
рому множеству квантификаторов [G]:Ge{G}=
{<о(арактерно...», «приблизи­
тельно. ..», «немного отлично от...», «вьфажено отлично от...», <аначительно отли­
чается от...»}. Разработанный алгоритм принятия нечетаого решения состоит из сле­
дующей последовательности действий, в процессе которых произюдится формирова­
ние распознаютцей системы и непосредственно распознавание.
20
Производится построение функций принадлежности Н М для множества
рассматриваемых нечетких параметров < т,Х,И(т)>, терм-множеств лингвисти­
ческих переменных <ti,T[n),X> для задачи верификации литологических пла­
стов, универсалыюй шкалы и функции отображения для оцениваемых парамет­
ров, в многокритериальной среде формируется совокупность критериев принятия
решения с/,, осуществляется построение пространства оценок для принятия реше­
ния и индивидуальных функций решения -/(А^). Для этого полученные лин­
гвистические правила приводятся к математическим функциям решения: агрегаруется значимость каждого параметра в индивидуальную функцию решения пу­
тем использования логической операции конъюнкции над степенями принадлеж­
ности по всем параметрам В{к)= &\р^{х)] и логической операции нечеткого
включения
7(?,У) = & {В{к) -* К, (ЗГ)) = min [1,(1 - В^с) + R^ (У))],
(«[0.1|)
.
(«10 11)
1.^
где
' "
Г-= {7]}. Здесь Т0(,^) - нечеткое множество в пространстве оценок. Количество
нечетких множеста 7{]i,'X) определяется совокупностью правил, используемых
для принятия решений. Jlfniet находится общее решение. Общая функция реше­
ния ищется путем применения операции конъюнкции ко всем индивидуальным
функциям решения: D= &7{k) = vixm7{k). В заключении производится отра­
жение полученного Н М на пространстве оценок и определении наиболее близ­
кой оценочной кривой U{T,) к кривой общего решения D(3f). Мерой близости
1
_
служит евклидово расстояние: d{D,Rj.) = \^{D{x)-Rj{x)ff^,
к.О
где 7^{Г,}. Оце-
ночная кривая, у которой евклидово расстояние наименьшее, d = mmd{D,1t^) и
будет окончательным лингвистическим решением.
В работе в качестве объекта исследования и экспериментальных данных
использованы скважины Вятской площади, разработанные Арланским УТР
ОАО «Башнефтегеофизика». Разработка скважин производилась в 1990-92 го­
дах. Материалы были представлены на бумажных носителях. Заключения по
скважинам были получены интерпретаторами ОАО «Башнефтегеофизика» без
использования автоматизированных систем.
В эксперименте участвовали скважины с номерами: 13486, 13505, 13506,
13507, 13513, 13518, 13603, 13611. Целью эксперимента являлось вьщеление ха­
рактерных интервалов в значениях каротажных методов для нефтеносных и во­
доносных пластов и определение возможности использования данной методоло­
гии для решения задач верификации пластов-коллекторов и классификации их
по признаку вода-нефть. Статистические выборки подтвердили, что показания
КД образуют компактные множества, соответствующие одинаковому литологическому типу; интервальное время пробега продольной волны в показаниях аку­
стического каротажа соответствует карбонатным породам-коллекторам и песча­
никам. По результатам выделения харакгерньпс интервалов можно сказать, что
данная методика позволяет выделять пласты-коллекторы, но для решения задачи
разделения нефть-вода нет основательных отличий в показаниях каротажа мето­
дом кажущегося сопротивления. В работе определены информативные нормали­
зованные пары методов для решения задачи разделения выделенных коллекто­
ров по признаку нефть-вода. По результатам нормализации бокового каротажа и
нейтронного гамма-каротажа можно сказать, что данная зависимость может вы-
21
ступать в качестве обязательного критерия нефтеносного пласта. Условием неф­
теносности пласта является положительность полученной разности. Аналогич­
ные результаты получены и при нормализации методов каротажа методом ка­
жущегося сопротивления и каротажа методом самопроизвольной поляризации.
Проведен анализ значений К Д для основных литологических типов, рас­
смотрены распределения значений основных методов каротажа для определения
следующих литологических типов: глина, плотная порода, водоносный коллек­
тор, нефтеносный коллектор, используя нормированные интервалы значений.
В диссертации применен алгоритм А В П Р для интерпретации К Д при этом
были проанализированы следующие методики литологического расчленения: систе­
ма неравномерных интфвалов, построенная по распределению значений продуктив­
ных пластов. Заключение формируется по полному совпадению всех ранговых век­
торов; система неравномерных интервалов, построенных по алгоритму комплексных
кодов. Заключение формируется по совпадению ранговых векторов; система равно­
мерных интервалов. Заключение формируется на основе система равномерных ин­
тервалов максимуму коэффициента ранговой корреляции Спирмэна
Глубина 1023
1055
1090.6
1124
1200,6
рЭкспертная оценка" Результат интерпретации!
3
2
1
О
Хлубина
1060
1Q98A„__
1132
J225,6
_
о Экспертная оценка ' Результат интерпретаоди 1
Рис 14. Интерпретация методом равномерных интервалов:
По резуль­
татам интерпрета­
ции можно ска­
зать, что методика
на основе система
равномерных ин­
тервалов
дает
наиболее удовле­
творительные ре­
зультаты исполь­
зования алгоритма
А В П Р , однознач­
но определяя неф­
теносные пласты и
с высокой степе­
нью точности (бо­
лее 90%) - водо­
носные. Б сред­
нем, погрешность
О - не коллектор, 1 - вода, 2 - нефть,
3 - равновероятное, по мнению эксперта, значение для воды и нефти
по глубине составляет 0.2 метра. При этом анализ влияния количества интерва­
лов на точность интерпретации и скорость функционирования показал, что оп­
тимальной является размерность рангового вектора равная 20 (Л^= 20) (рис. 14).
В работе также осуществлено применение нечеткой логики для интерпре­
тации КД. Для решения задачи экспресс-интерпретации исследованы следую­
щие подходы: развитие алгоритма диагностических кодов, где производится
<фазмывание» фаниц «малые»-«срсдние» -«высокие» в показаниях К Д на осно­
вании анализа экспериментальных данных.
Целью эксперимента являлось построение размьпых диапазонов распределения
значений КД, имеюпщх трапецшадальную форму; развитие вероятностного алгорит­
ма, когда в качестве лингвистических переменных для решения задачи литологиче-
22
ского расчленения выбираются степени принадлежности показаний К Д искомому па­
раметру. Построение модели производится на основе полученных зависимостей.
На рис. 15
3
показаны
ре­
зультаты
интер­
2
претации нечет­
1
кой модели ди­
агностических
О
кодов. По ним
Гжбина 1023
L055_ 1090,6
112i 1200,6
видно,
что
о Экспертная оценка а Результат интерпретации
«фазмывание»
Рис 15. Результаты нечеткой модели диагностических кодов
границ-интервалов значительно повьпиает точность верификации по признаку
нефть- вода и интерпретации в целом.
Несомненным достоинством применения нечеткой логики при интерпре­
тации по сравнению с алгоритмом А В П Р , является независимость интервалов и
динамическая корректировка границ диапазонов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате проведения комплексных исследований, направленных на
получение научно-обоснованных методических и технических решений, спо­
собствующих повышению степени автоматизации обработки и интерпретации
Г И С создана И И И С , внедрение которой имеет существенное значение для созда­
ния экспертных систем экспресс- анализа для обработки и интерпретации Г И С .
1. На основе исследования структуры технологического процесса оцифровки
К Д построена схема автоматизированной информационно-управляющей системы и
определены функции ее программных компонентов. Система состоит из 7 подсис­
тем, реализующих различные стадии процесса и БД проектов оцифровки, скан об­
разов КД, информации процесса оцифровки, а также фрагментов КД.
2. Созданная в рамках системы оцифровки подсистема вьщеления линий
К Д на скан образах диаграмм обеспечивает предварителыгую обработку изо­
бражения для подавления неинформативных элементов, выделеггае информа­
ционного множества диаграммы, утончение линий и построение скелета изо­
бражения, предварительную обработку выделенных примитивов, реконструк­
цию и восстановление непрерывной кривой.
i
3. Разработана математическая модель для оценки точности формирования
скан образов КД, содержащая формулы и зависимости для оценки формы каро­
тажного сигнала, в том числе, оптимальной оценки. Рассчитаны среднеквадратич­
ные ошибки и оценки дисперсии для всех компонентов математической модели.
4. Сформирована концепция, структура, математическая модель, основ­
ные модули и алгоритмы программно-аппаратных средств для оценки, анализа
и компенсации помех формирования скан образов КД. Разработаны алгоритмы
программного комплекса, осуществляющего обработку скан образов К Д .
5. В состав И И И С включена система Finder, использующая мощную и
гибкую реляционную БД, что позволяет хранить все типы данных и обеспечи-
23
вать к ним доступ пользователям. Управляет данньшга реляционная СУБД типа
ORACLE. Для эффективного хранения каротажных диаграмм и некоторых дру­
гих данных обычная реляционная БД дополнена векторной базой. Успешно ре­
шены технические проблемы, возникшие при интеграции информации в Finder:
перевод информации на новые технические носители; согласование форматов
представления данных; использование локальной сети для ввода информации.
6. Для экспресс-интерпретации КД использован АВПР для литологического расчленения пройденных скважиной пород; разработаны методики фор­
мирования классов и алгоритм классификации; предложено использование ал­
горитма АВПР для формирование лингвистических переменных.
7. Разработан способ определения информативности методов каротажа
при распознавании литологической структуры разреза скважины моделью НЛ в
зависимости от количества каротажных методов. Проведенные оценки выявили
показатели информативности методов каротажа при интерпретации результатов
ГИС на основе алгоритмов нечеткого вывода
8. Разработаны принципы построения адаптивных систем НЛ для распо­
знавания литологической структуры разреза скважины. Выбраны методы обу­
чения для моделей НЛ. Показана состоятельность подхода к задаче распознава­
ния литологической структуры разреза скважины при помощи обучения систем
НЛ. Разработанная система интерпретации результатов ГИС на основе нечетко­
го логического вывода, обеспечивает литологический экспресс-анализ.
9. Разработаны принципы построения программного комплекса, реали­
зующего интерпретацию результатов ГИС на основе моделей НЛ. Создана ин­
теллектуальная система для интерпретации результатов ГИС на основе НЛ с
возможностью как ручной настройки правил, так и обучения по обучающей
выборке, имеющая удобный интерфейс и возможность интегрирования с дру­
гими программными средствами за счет динамически связываемых библиотек.
Н А У Ч Н Ы Е П У Б Л И К А Ц И И ПО Т Е М Е ДИССЕРТАЦИИ:
1. Сенилов М.А., Старыгин А.В. Применение экспертных систем на раз­
личных этапах жизненного цикла бурильного инструмента // 31 науч.-техн.
конф. ИжГТУ, 15-17 апр. 1998 г.: Тез. докл. - В 2-х ч. - Ч. 1. - Ижевск: Изд-во
ИжГТУ, 1998.-C.4-5.
2. Старыгин А.В., Сенилов М.А. Использование нечетких моделей в
САПР геологоразведочных скважин // 31-я научн.-техн. конф. ИжГТУ: Тез.
докл. Ч.1 - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1998. - С. 5-6.
3. Сенилов М.А., Старьпин А.В. Применение схемы индуктивного нечетко­
го вывода в задаче литологического расчленения скважины // Логикоматематические методы в технике, экономике и социологии: Мат-лы междунар.
науч.-техн. конф. (Пенза, 28-29 окт. 1998 г.). - Пенза, 1998. - С. 34 - 35.
4. Старыгин А.В., Сенилов М.А. Гибридная экспертная система для
управления качеством интерпретации ГИС // Информационные технологии в
инновационных проектах: Мат-лы докл. междунар. конф. (Ижевск, 20-22 апр.
1999 г.). - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1999. - С. 34 - 36.
5. Старыгин А.В., Сенилов М.А., Данилов В.А. Применение технологии
искусственного интеллекта в управлении качеством интерпретации каротажных
данных // XXII науч.- метод, конф. ИжГТУ, 19-23 апр. 1999 г.: Тез. докл. -
24
Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1999. - С. 49 - 50.
Й1 2 2 4 6 О
6. Сенилов М.А., Старыгин А.В. Р
' '~
кого вывода при исследовании каротая
вые шаги третьего тысячелетия: Тр. эл(
во УдГУ, 2000. - С. 77 - 78.
Р Н Б Р у ССКИЙ ф о н Д
7. Формирование базы данных п
скважинах Самотлорского месторожде
ог\А/С Л
туальных технологий; Рук. В.Е.Лялин;
iZUUU"4
Старыгин и др. - № Г Р 01200 405094 ~ Г
8. Оцифровка каротажного матер
2035/
ской площади Арланского месторохзде
туальньк технологий; Рук. В.Е.Лзшут;.
Старыгин и др. - № Г Р 01200 405095 - Ижевск, 2004,9f с.
9. Создание библиотеки скан-образов скважин Самотлорского месторож­
дения: Отчет о НИР / Институт интеллектуальных технологий; Рук. В.Е.Лялин;
Исп. А.П. Щеглов, А.В. Старыгин, М.А. Быстров и др. - Х» ГР 01200 405096 Ижевск, 2004,35 с.
10. Верификация геолого-геофнзической информации по объектам разра­
ботки месторождений Северного МГДП ОАО «ТНК-Нижневартовск»: Отчет о
НИР / Институт интеллектуальных технологий; Рук. В.Е.Лялин; Исп. М.А. Се­
нилов, А.В. Старыгин и др. - № ГР 01200 405097 - Ижевск, 2004,63 с.
11. Формирование базы данных по ОАО «Вфьеганнефтегаз»: Отчет о НИР
/ Институт интеллектуальных технологий; Рук. В.Е.Лялин; Исп. В.В. Васильев,
С П . Бархатов, А.В. Старыгин и др. - ГР 01200 406709 - Ижевск, 2004,80 с.
12. Отчет по договору 561 на производство работ по переинтерпретации
материалов ГИС Ижевского месторождения ОАО «Удмуртнефть»; Отчет о
НИР/ Институт интеллектуальных технологий Рук. В.Е. Лялин; Исп. Т.Г. Не­
мирович, А.В. Старыгин и др. - № ГР 01200 408505 - Ижевск, 2004, 53 с.
13. Литологическое расчленение разреза скважин путем применения тео­
рии интеллектуальных систем / Зимин П.В., Старыгин А.В.; Ижевск - ИжГТУ,
2005 - 47 с. - Деп. в ВИНИТИ 2005, № 1354 - В2005.
14. Программно-аппаратные средства и методы интерпретации геофизи­
ческих исследований скважин / Старыгин А.В.; Ижевск. - ИжГТУ, 2005 - 54 с.
-Деп. в ВИНИТИ 2005, №1355-82005.
^
А.В. Старыгин
Лицензия ЛР №020764 от 29 04 98 i
Подписано в печать 09 11 2005 Формат 60x84 1/16
Отпечатано на ризографе Уч-издл 1,97 Уел печл, 1,39
Тираж 100 экз Заказ № 320/2
Издательство Института экономики УрО РАН
6200 J 4, г. Екатеринбург, ул. Московская - 29
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
1 530 Кб
Теги
bd000101349
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа