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论文编号 201905-263
论文题目 测井曲线识别岩性实例研究
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英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:albert einstein,编入参考文献时写法:einstein a.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:li s z.

示例3:yelland r l,jones s c,easton k s,et al.

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测井曲线识别岩性实例研究

首发时间:2019-05-27

1   

李亮(1998-),男,中国矿业大学资源与地球科学学院地球物理学专业学生

1   

陈同俊(1977.3-),男,教授,主要研究方向:煤田地震资料精细构造及岩性预测、煤矿采区地应力场地球物理预测和矿井地震勘探等。

张雅雯 1    姜思雨 2   
  • 1、中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州 221116
  • 2、中国矿业大学计算机科学与信息学院,江苏徐州 221116

摘要:在矿产资源勘探中,岩性的识别与划分是一项既基础又重要的环节。测井数据包含了丰富的地质信息,能够间接的表现地下介质岩性信息,实际工作中,测井数据由于受到泥浆、井径和仪器等测量因素的影响,常规的岩性识别划分存在效率低和准确率低等缺陷。本文以安徽芦岭煤矿l44井为研究目标,利用岩性不同,测井响应不同的特点,识别所选层段的岩性。为了提高识别的准确性,利用小波多尺度分析方法,提取信号低频分量和中频分量,用低频分量和中频分量重构曲线,达到剔除噪声的效果,再以低频分量和中频分量为输入,利用spss(statistical package for the social science)软件k-均值聚类分析法划分识别岩性。通过识别,可以明显区分目标层有砂岩、泥岩、砂泥互层、煤层四种岩性,取得了较好的效果。

关键词:

for information in english, please click here

identification of lithology using well logs : a case study

1   

李亮(1998-),男,中国矿业大学资源与地球科学学院地球物理学专业学生

1   

陈同俊(1977.3-),男,教授,主要研究方向:煤田地震资料精细构造及岩性预测、煤矿采区地应力场地球物理预测和矿井地震勘探等。

zhang yawen 1    jiang siyu 2   
  • 1、school of resources and geosciences,china university of mining and techonlogy,xuzhou jiangsu 221116
  • 2、school of computer science and techonlogy,china university of mining and techonlogy,xuzhou jiangsu 221116

abstract:in the exploration of mineral resources, the identification and division of lithology is a basic and important link. log data contains rich geological information and can indirectly represent the lithology information of underground media. in practice, due to the influence of mud, well diameter, instrument and other measurement factors on log data, conventional lithology identification and classification has the defects of low efficiency and low accuracy. this paper takes well l44 of luling coal mine in anhui province as the research target, and identifies the lithology of the selected interval by using the characteristics of different lithology and different logging response. in order to improve the accuracy of identification, the wavelet multi-scale analysis method was used to extract the low-frequency and intermediate-frequency components of the signal. the low-frequency and intermediate-frequency components were used to reconstruct the curve to achieve the effect of eliminating noise. then the low-frequency and intermediate-frequency components were used as the input, and the software k-means clustering analysis method was used to classify and identify lithology. through identification, the target strata can be distinguished into sandstone, mudstone, sand-mud interbed and coal seam, and good results have been achieved.

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李亮,陈同俊,张雅雯,等. 测井曲线识别岩性实例研究[eb/ol]. 北京:中国科技论文在线 [2019-05-27]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201905-263.

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