CN109740427A - 基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法，包括：利用蓝噪声采样算法，根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围；对于每一个采样空间范围，根据基于动态规划的地层匹配算法计算得到的目标井之间的多维属性差异、目标井的空间分布以及标准井的采样率，从目标井中筛选出初始标准井；计算每个初始标准井与其采样空间范围内的每个目标井之间的平均属性差异，在目标井的地理空间位置地图上可视化展示所述平均属性差异，用户根据平均属性差异修正初始标准井，得到修正后的标准井。本发明在综合考虑测井空间分布及多维属性信息的基础上，有效筛选具有代表性的标准井，为后续的地质构造解释提供准确而可靠的数据资料和经验支持。

Description

基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法

技术领域

本发明涉及一种蓝噪声采样法以及标准井筛选可视分析方法，属于体数据可视化及图像处理技术领域。

背景技术

测井数据包含地质空间信息，是一定空间位置的地质特征的反映，它可以反映地层性质与深度变化的关系，展现地层岩性、物性的变化趋势(Mirowski P，Herron M，Fluckiger S，et a1.New Software for Well-to-Well Correlation of SpectroscopyLogs[J].Search&Discovery，2005(2005).)。随着矿产资源开采规模的扩大和数据采集设备的分辨率提升，测井数据的规模也在不断增大，而利用现有技术抽取的钻井，由于受复杂地下沉积环境的影响以及抽取随机性的原因，会抽取到很多无效井，其匹配结果的准确性难以达到地质构造解释的精度需求，存在较强的局限性。因此，面对大规模的测井数据，抽取少量的有效钻井(即标准井)进行精度较高的专家人工匹配，进而对全局钻井进行有监督的自动或半自动匹配，是实现测井数据的地质构造精准解释的关键。

测井匹配算法按照钻井的匹配数量可以分为两类，即两井匹配和多井匹配，Wheeler等提出一种全局最优的测井曲线对齐方法，在两井匹配的基础上校正地层匹配不一致的问题(Wheeler L，Hale D.Simultaneous correlation of multiple well logs[J].Seg Technical Program Expanded Abstracts，2014：5183.)。传统的蓝噪声采样算法一般运用于多媒体处理与计算机图形学领域，Ahmed等设计一种用于蓝噪声采样的推拉优化算法，对给定的点集施加空间约束，将基于Delaunay三角测量的拓扑结构的所有约束结合起来，提高采样质量和效率(AhmedA G M，Guo J，Yan D M，et al.A Simple Push-PullAlgorithm for Blue-Noise Sampling[J].IEEE Transactions on Visualization&Computer Graphics，2017，PP(99)：1-1.)。Chen等提出一种多类散点图采样方案，设计分层的多类蓝噪声自适应采样算法，有效实现不同目标特征的保持(Chen H，Chen W，Mei H，etal.Visual Abstraction and Exploration of Multi-class Scatterplots[J].IEEETransactions on Visualization&Computer Graphics，2014，20(12)：1683-1692.)。Le等提出了一种基于warpping function和蓝噪声采样的方法，提取了一个集合点的代表性子集，避免选择的集合元素的遮挡，并维持系统的统计空间分布信息(Le L，Boone A P，Ruginski I T，et al.Uncertainty Visualization by Representative Sampling fromPrediction Ensembles[J].IEEE Trans Vis Comput Graph，2017，PP(99)：1-1.)。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法，以实现有效筛选具有代表性的标准井。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：本发明基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法包括如下步骤：

(1)利用蓝噪声采样算法，根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围；

(2)对于每一个采样空间范围，根据基于动态规划的地层匹配算法计算得到的目标井之间的多维属性差异、目标井的空间分布以及标准井的采样率，从目标井中筛选出初始标准井；

(3)计算每个初始标准井与其采样空间范围内的每个目标井之间的平均属性差异，在目标井的地理空间位置地图上可视化展示所述平均属性差异，用户根据平均属性差异修正初始标准井，得到修正后的标准井。

进一步地，本发明在所述步骤(1)中，利用蓝噪声采样算法根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围的方法如下：

根据所有目标井的地理空间位置计算出目标井的核密度分布，得到泊松圆盘的半径；将所有目标井都标记为“活跃”状态，设置一个空的队列，从所有目标井中随机挑选出一口目标井作为样本井加入到所述队列中，以所述队列中的样本井作为样本，利用泊松圆盘采样算法对剩余的目标井进行处理，直至队列外的目标井均为“非活跃”状态，队列内的目标井均为“活跃”状态。

进一步地，本发明在所述步骤(2)中，基于动态规划的地层匹配算法计算目标井之间的多维属性差异的方法如下：

1)采用中值滤波来平滑目标井的各条测井曲线获得相应的平滑测井曲线，将所有测井数据根据各自的取值范围归一化到0和1之间；

2)根据得到的平滑测井曲线，利用主成分分析法减少归一化后的测井数据的冗余信息和综合互补信息，再通过相关矩阵和加权求和将同一个目标井的所有平滑测井曲线综合成一条曲线；

3)采用活度函数对目标井所在的地层层位进行识别与划分；

4)根据目标井划分好的地层层位，利用基于动态规划的两井匹配方法查找出目标井之间的最优匹配路径，得到目标井之间的最佳匹配序列，将最佳匹配序列对应的两个目标井的地层厚度求和得到目标井之间的多维属性差异。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用蓝噪声采样算法进行标准井的筛选，实现采样范围的全覆盖，并且在标准井的采样空间范围内目标井的数量大致相同，保证了标准井的空间分布有效逼近原始大规模目标井的分布；再引入基于动态规划的地层匹配算法，得到目标井之间的多维属性差异，并结合目标井的空间分布得到精准度更高的初始标准井；计算每个初始标准井与其采样空间范围内每个目标井之间的平均属性差异，在目标井的地理空间位置地图上可视化展示所述平均属性差异，并为用户提供交互功能，用户根据平均属性差异修正初始标准井，得到能更好完成特定任务的有效标准井，实现有效筛选具有代表性的标准井。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图；

图2是蓝噪声采样的示意图；

图3是基于动态规划的地层匹配算法流程示意图；

图4是在目标井的地理空间位置地图上可视化展示初始标准井与目标井之间的平均属性差异的示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法做进一步的说明，具体步骤如下(参见图1)：

步骤(1)：利用蓝噪声采样算法，根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围。具体方法为：

1)从外部导入目标井的多维属性数据，包括自然电位、深度、井径等多种属性信息，并借助属性视图展示每一个目标井的属性，有效反映目标井的不同岩性、层位等特征。

2)根据所有目标井的地理空间位置计算出目标井的核密度值，得到泊松圆盘的采样半径；将所有目标井都标记为“活跃”状态，并针对每口目标井w_i做出以下定义：采样圆盘，即以w_i为圆心、半径r_i＝r/k_i的圆形区域，其中k_i表示目标井w_i的核密度值，r是一个初始默认的半径参数；检测圆环，即以w_i为圆心、内径为r_i以及外径为2r_i的环形区域。设置一个空的队列，采样时从所有目标井中随机挑选出一口井记作样本井并加入到所述队列中，首先将样本井采样原盘内的“活跃”井更改为“非活跃”状态，并从检测圆环中随机挑选一口“活跃”井w_j，若w_j的采样圆盘半径大于w_j与样本井之间的距离，则将w_j更改为“非活跃”状态，反之，将w_j记作样本井并加入到所述队列中。当检测完检测圆环内的所有目标井依旧没有发现样本井，则将样本井从队列中移出，重复上述采样过程，直至队列外的目标井均为“非活跃”状态，队列内的目标井均为“活跃”状态。

以下举例说明。如图2所示，所有的目标井都为“活跃”状态，w₀为队列中的一个样本井，在样本井w₀的检测圆环范围内寻找新的样本井时，随机选择出目标井w₁。但是发现w₁的采样圆盘半径r₁大于w₀和w₁的距离d₀，所以w₁不适合做新的样本井，将其从“活跃”状态标记为“非活跃”状态。继续在w₀的检测圆环范围内筛选到w₂时，发现w₀和w₂的距离d₁大于w₂的采样圆盘半径r₂，所以将w₂标记为新的样本井，并加入到所述队列中。根据上述描述可知，在样本井的检测圆环区域内每个没有发生覆盖的目标井都以相同的概率作为新的样本井，从而实现样本井的无偏差采样；采样结束时所有样本井的采样圆盘将完全覆盖其他目标井，并且每个采样圆盘包含的目标井数量大致相同，从而得到标准井的采样率和采样空间范围。

本发明中，目标井为最初得到测井数据的井，泊松圆盘采样算法需要自定义目标井的状态，将目标井标记为“活跃”与“非活跃”状态仅是本发明的一种示例，本发明还允许将目标井作其他任何可识别的标记，例如，将目标井标记为“0”与“-1”的状态。

步骤(2)对于每一个采样空间范围，根据基于动态规划的地层匹配算法计算得到的目标井之间的多维属性差异、目标井的空间分布以及标准井的采样率，从目标井中筛选出初始标准井。

其中，在标准井的空间采样范围内，利用基于动态规划的地层匹配算法计算目标井之间的多维属性差异可采用如图3所示的方法，分别为数据预处理、平滑测井曲线的融合、层位识别和基于动态规划的地层匹配。具体如下：

1)数据预处理：采用中值滤波来平滑目标井的各条测井曲线(如图4d所示)获得相应的平滑测井曲线，将所有测井数据根据各自的取值范围归一化到0和1之间。其中，使用公式(1)中的矩阵Y来表示一个目标井的全部测井数据，每一行的各元素y_kl(1≤l≤L，1≤k≤K)分别表示目标井的一个深度值对应的不同测井数据，而每一列的所有元素y_kl(1≤l≤L，1≤k≤K)共同构成目标井的一条测井曲线值，L为目标井测井数据的个数，K为目标井的深度值。

2)根据得到的平滑测井曲线，利用主成分分析法减少归一化后的测井数据的冗余信息和综合互补信息，再通过相关矩阵和加权求和将同一个目标井的所有平滑测井曲线综合成一条曲线。如公式(2)所示，根据数据预处理之后的矩阵Y建立一个多维属性相关矩阵R，其中，每个元素r_ij(1≤i，j≤L)代表两条测井曲线的相关系数。公式(3)用于计算目标井的各条测井曲线值的平均值，其中，K为目标井的深度值，y_kl表示当目标井的深度值为k时，目标井对应的一个测井数据，y_l表示目标井的一条测井曲线值的平均值。公式(4)用来计算目标井的每两条测井曲线的相关系数，即r_ij(1≤i，j≤L)，其中，K为目标井的深度值，y_ki和y_kj表示当目标井的深度值为K时，目标井对应的两个不同的测井数据，和表示目标井对应的两条测井曲线值的平均值。而R最大特征值对应的特征向量(w1，w2...wL)代表的就是各条测井曲线的权重。然后按照公式(5)，通过相关矩阵R和加权求和将同一个目标井的所有平滑测井曲线综合成一条曲线，其中，L表示目标井测井数据的个数，y_kl表示当目标井测井数据的个数为l时，目标井对应的一条测井曲线值，w_l代表目标井一条测井曲线的权重，y_k′表示融合后的平滑测井曲线。

3)采用活度函数对目标井所在的地层层位进行识别与划分。活度函数的离散形式定义如公式(6)。其中，E_k表示目标井在深度值k处的曲线活跃度，数学意义是深度范围[k-h/2，k+h/2]内该处曲线数值的方差，即曲线的波动幅度；y′_i表示目标井在深度值k＝i时，融合后的平滑测井曲线；表示融合后的平滑测井曲线的平均值。如果目标井深度值k处的活跃度大于给定阈值，则将深度值k作为目标井的一个划分界面，相邻两个界面之间就会形成一个层位，由此根据多个界面可以将一个目标井划分出多个地层层位。其中，给定阈值的取值范围一般为最大活跃度的1/4到1/3。

4)根据目标井划分好的地层层位，利用基于动态规划的两井匹配方法查找出目标井之间的最优匹配路径，得到目标井之间的最佳匹配序列，将最佳匹配序列对应的两个目标井的地层厚度求和得到目标井之间的多维属性差异。

利用动态规划的两井匹配方法选定两个目标井，分别记作为A和B，建立一个累计距离矩阵C，假设A有m个地层层位{A₁，A₂...A_m}，而B有n个地层层位{B₁，B₂...B_n}，两个目标井的地层层位对应特征向量的欧式距离记作d(A_i，B_j)，但是由于地层的缺失，很多地层层位可能只存在于一个目标井中，那么缺失的地层层位则与另一个目标井的间隙相匹配，缺失的地层层位与间隙的距离表示为g(A_i)或g(B_j)，最后根据递归公式(7)，利用动态规划求出目标井A的第i个地层层位和目标井B的第j个地层层位的的最小累积距离C(A_i，B_j)，对应的最佳匹配路径记录了两个目标井的最佳匹配序列，将最佳匹配序列对应的两个目标井的地层厚度求和得到目标井之间的多维属性差异。

步骤(3)计算每个初始标准井与其采样空间范围内的每个目标井之间的平均属性差异，在目标井的地理空间位置地图上可视化展示所述平均属性差异，用户根据平均属性差异修正初始标准井，得到修正后的标准井。具体如下：

1)矩阵视图和投影视图直观地展示目标井的原始多维数据的匹配关系，为后期地图视图和环状图案的交互探索提供指导帮助。其中，图4c为矩阵视图，有效展示初始标准井的采样空间范围内目标井之间的地层匹配关系，矩阵的行数和列数的乘积表述该采样空间范围内目标井的数量，以矩阵的颜色深浅来展现两个目标井之间的匹配度大小，若两井的地质特征越相似，对应的格子颜色就越深，反之，格子颜色越浅。图4b为投影视图，将初始标准井的采样空间范围内所有目标井的实际地理位置和地层匹配关系空间中的位置协同展示出来，方便用户对比和分析标准井的筛选流程，在该视图中有连线的方块和圆点即表示筛选到的初始标准井。

2)地图视图和环状图案用来反映初始标准井与其采样空间范围内的每个目标井的平均属性差异。其中，地图视图展示了所有目标井的实际地理位置，图4a中每一个圆点都代表一口目标井，当点击一口目标井时，地图视图会叠加显示一个环状图案来进一步帮助用户对比该目标井与其所在采样范围内其他目标井之间的平均属性差异，深入分析和校验它们的匹配情况。环状图案里包含5个角度相等的扇形区域，分别代表测井数据的五种属性(自然电位SP、感应测井COND、声波时差AC、微电极电阻率ML1、微电极电阻率ML2)。半径映射目标井所有地层的深度信息，从外到内表示地层由浅到深。每个扇区内沿径向排布的圆弧表示目标井与其他井之间对应匹配地层的平均属性差异，圆弧越长，表示此地层与其他目标井所匹配地层在当前属性上的差异越大。

3)用户根据先验知识以及展示的初始标准井、目标井的平均属性差异，修正初始标准井，得到能更好的完成特定任务的有效标准井。例如，用户可以根据环状图案，观察当前初始标准井与其采样范围内的其他目标井的平均属性差异，用户可交互选择当前采样范围内不同的目标井，进而展示被选择的目标井与对应的初始标准井之间的平均属性差异的环状图案；通过环状图案的视觉对比，可以直观地帮助用户评估不同目标井与对应的初始标准井的平均属性差异，进而帮助用户根据经验修正初始标准井，得到能更好的完成特定任务的有效标准井。

Claims (3)

1.一种基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)利用蓝噪声采样算法，根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围；

(2)对于每一个采样空间范围，根据基于动态规划的地层匹配算法计算得到的目标井之间的多维属性差异、目标井的空间分布以及标准井的采样率，从目标井中筛选出初始标准井；

(3)计算每个初始标准井与其采样空间范围内的每个目标井之间的平均属性差异，在目标井的地理空间位置地图上可视化展示所述平均属性差异，用户根据平均属性差异修正初始标准井，得到修正后的标准井。

2.根据权利要求1所述的基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法，其特征在于，在步骤(1)中，利用蓝噪声采样算法根据用户的需求得到标准井的采样率和采样空间范围的方法如下：

根据所有目标井的地理空间位置计算出目标井的核密度分布，得到泊松圆盘的半径；将所有目标井都标记为“活跃”状态，设置一个空的队列，从所有目标井中随机挑选出一口目标井作为样本井加入到所述队列中，以所述队列中的样本井作为样本，利用泊松圆盘采样算法对剩余的目标井进行处理，直至队列外的目标井均为“非活跃”状态，队列内的目标井均为“活跃”状态。

3.根据权利要求1或2所述的基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法，其特征在于，在步骤(2)中，基于动态规划的地层匹配算法计算目标井之间的多维属性差异的方法如下：

1)采用中值滤波来平滑目标井的各条测井曲线获得相应的平滑测井曲线，将所有测井数据根据各自的取值范围归一化到0和1之间；

2)根据得到的平滑测井曲线，利用主成分分析法减少归一化后的测井数据的冗余信息和综合互补信息，再通过相关矩阵和加权求和将同一个目标井的所有平滑测井曲线综合成一条曲线；

3)采用活度函数对目标井所在的地层层位进行识别与划分；

4)根据目标井划分好的地层层位，利用基于动态规划的两井匹配方法查找出目标井之间的最优匹配路径，得到目标井之间的最佳匹配序列，将最佳匹配序列对应的两个目标井的地层厚度求和得到目标井之间的多维属性差异。