ВОПРОСЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ КАРОТАЖНЫХ ДИАГРАММ

Ю. Б. Линд, Р. Х. Ишбулатова, А. Л. Хашпер

Аннотация


Автоматическая оцифровка каротажных диаграмм является важной и актуальной задачей, поскольку в архивах многих проектных институтов нефтяных компаний хранятся каротажные диаграммы на бумажных носителях, построенные до компьютерной эры аналоговым способом. Для компьютерной обработки и интерпретации таких данных их необходимо представить в цифровой форме, т.е. в виде последовательности чисел, соответствующих показаниям скважинных приборов на различной глубине. Существующие программные продукты обработки данных геофизических исследований скважин позволяют осуществлять оцифровку каротажных диаграмм в полуавтоматическом режиме, что является неэффективным из-за влияния человеческого фактора и необходимости обработки большого объема информации. Авторами разработан программный продукт, реализующий автоматическую оцифровку каротажных диаграмм, для которых заполнен паспорт скважины, содержащий информацию о границах изменения каротажа и интервалах глубин. Проведенное тестирование программного продукта показало достижение требуемой точности оцифровки с одновременным ускорением расчета по сравнению с используемым ПО полуавтоматической оцифровки. В настоящее время проводится идентификация искусственной нейронной сети для решения задачи распознавания образов при автоматической оцифровке шапки диаграмм и подписей глубин, без заполнения паспорта скважины. Планируется использовать разработанный программный продукт для оцифровки каротажных диаграмм на бумажных носителях, а также для переоцифровки обработанных ранее в полуавтоматическом режиме диаграмм, например, показаний микрозондов. А это в свою очередь позволит повысить точность построения геологической модели месторождения и подсчета запасов углеводородов.


Ключевые слова


artificial neural networks;coding;digitization;handwriting recognition;interpolation;normalization;RGB-model;splines;well survey;well-logging data;геофизические исследования скважин;интерполяция;искусственные нейронные сети;каротажные диаграммы;кодирование;нормировка;оцифровка;распознавание рукописного текста;сплайны

Полный текст:

PDF

Литература


Меркулов В.П., Посысоев А.А. Оценка пластовых свойств и оперативный анализ каротажных диаграмм. Томск: НОЦ ТПУ. 2006. 176 с.

Горбачев Ю.И. Геофизические исследования скважин. М.: Недра. 1990. 398c.

Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука. 1977. 456 с.

Ханова А.А. Интерполяция функций. Астрахань: изд-во АГТУ. 2001. 22 с.

Лепский А.Е., Броневич А.Г. Математические методы распознавания образов. Таганрог: ТТИ ЮФУ. 2009. 155 с.

Мерков А.Б. Основные методы распознавания рукописных изображений. 2010. 71с. URL: http://www.recognition.mccme.ru/pub/RecognitionLab.html/methods.html.

Haykin S. Neural Networks – a Comprehensive Foundation. US: Pearson Education. 2005. 823 p.

Оганезов А.Л. Применение нейронных сетей в задачах распознавания образов. Тбилиси. 2006. 149 с.




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ogbus-2015-1-426-450

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.