NL2028501B1

NL2028501B1 - PROCEDURE FOR DETECTION OF LOW LEVEL BASED ON FULL HOLE VIEW OF ELECTRICAL IMAGE RECORDING

Info

Publication number: NL2028501B1
Application number: NL2028501A
Authority: NL
Inventors: Zhang Jiarui; Zhang Xiang; Xiao Xiaoling
Original assignee: Univ Yangtze
Priority date: 2021-06-21
Filing date: 2021-06-21
Publication date: 2022-12-29

Abstract

De onderhavige uitvinding verschaft een werkwijze voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie. De werkwijze omvat de volgende stappen: het verkrijgen van een gemeten elektrisch beeldregistratie—opnamebeeld, en het uitvoeren van excentrische correctie op het gemeten elektrische beeldregistratie—opnamebeeld om een gecorrigeerd beeldvormend registratiebeeld te verkrijgen; het uitvoeren van beeldreparatie op het gecorrigeerde beeldregistratiebeeld om een volledig gatbeeld van elektrisch beeldregistratie te verkrijgen; het verdelen van een aantal vensters op het volledige gatbeeld van elektrische beeldregistratie en het berekenen van een lokale richting en een overeenkomstige helling van de laag; het bepalen van een stratuminterfacetraject door het toepassen van een kleinste— kwadratenaanpassingsmethode; het bepalen van een aantal stratum— erfacetrajecten door het toepassen van de kleinste— kwadratenaanpassingsmethode, het berekenen van een kwaliteitsindex van elk van de stratum—interfacetrajecten en het bepalen van het optimale stratum—interfacetraject; en het berekenen van de laagstand van het optimale stratuminterfacetraject. De laagstand, die bij de onderhavige uitvinding is verkregen, heeft een hogere resolutie en is beter geschikt voor sedimentaire analyse; deze heeft een hogere precisie en lost dus het probleem op van het nauwkeurig bepalen van de laagstand onder de interferentie van een complexe achtergrond.The present invention provides a method for detecting a low position based on a full hole image of electrical image recording. The method includes the steps of: obtaining a measured electrical imaging recording image, and performing eccentric correction on the measured electrical imaging recording image to obtain a corrected imaging recording image; performing image repair on the corrected image registration image to obtain a full hole image of electrical image registration; dividing a number of windows on the full hole image of electrical imaging and calculating a local direction and a corresponding slope of the layer; determining a stratum interface trajectory by applying a least squares fit method; determining a number of stratum interface trajectories by applying the least squares fit method, calculating a quality index of each of the stratum interface trajectories and determining the optimal stratum interface trajectory; and calculating the low position of the optimal stratum interface trajectory. The low level obtained in the present invention has a higher resolution and is more suitable for sedimentary analysis; it has a higher precision and thus solves the problem of accurately determining the low level under the interference of a complex background.

Description

P716/NLpdP716/NLpd

LOW LEVEL DETECTION PROCEDURE BASED ON FULL HOLE PICTURE OF ELECTRICAL IMAGE RECORDING

TECHNISCH GEBIED De onderhavige uitvinding heeft betrekking op het technische gebied van gegevensverwerking van een putregistratietechnologie, in het bijzonder op een werkwijze voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie.TECHNICAL FIELD The present invention relates to the technical field of data processing of a well recording technology, in particular to a method of detecting a low position based on a full hole image of electrical image recording.

ACHTERGROND VAN DE STAND DER TECHNIEK Een diplog-curve is een verzameling van verschillende stratum-interfacereacties van ondergrondse gesteentelagen. Momenteel worden een stratuminterface, een hellingshoek en helling van de stratum voornamelijk uit diploggegevens verkregen. Voor de lagen met goed ontwikkelde bodembedekking kan de conventionele methode van de hellingshoekbehandeling vaak bevredigende resultaten opleveren. Vanwege een slechtere correlatie van een geleidbaarheidscurve veroorzaakt door een heterogene structuur en constructie van het gesteente en de interferentie van secundaire hechtlijnen, evenals goed ontwikkelde scheuren en karstgrotten, leidt dit echter vaak tot een slecht verwerkingseffect van de hellingshoekgegevens, en zelfs tot het doteren van vectorpunten van scheuren, wat ertoe leidt dat er geen onderscheid is tussen echte en valse verwerkingsresultaten. Daarom is het voor lagen met complexe geologische kenmerken of een hoge soortelijke weerstand vaak moeilijk om betere resultaten te verkrijgen met behulp van conventionele dip-logging-methoden, met name voor nauwkeurige detectie en attitude-extractie van micro-interfaces. De micro- sedimentaire interface heeft echter een hogere resolutie dan een macro-gestructureerd oppervlak en kan voor fijn geologisch onderzoek worden gebruikt. Het is een directe weerspiegeling van hydrodynamische omstandigheden tijdens sedimentafzetting en ook een van de belangrijke tekenen van de sedimentaire omgeving. Momenteel zijn de methoden voor het extraheren van de laagstand meestal als volgt: (1) Correlatieve vergelijkingsmethode op basis van gegevens over de hellingshoek van de laag. Bij deze methode wordt een diepteverschil van dezelfde laag bepaald door correlatieve vergelijking uit te voeren op dipcurves van een aantal meerarmige elektrische knoppen, en wordt de laagstand berekend op basis van het diepteverschil van dezelfde laag.BACKGROUND ART A diplog curve is a collection of different stratum interface responses of subsurface rock strata. Currently, a stratum interface, inclination angle, and slope of the stratum are mainly obtained from diplog data. For the strata with well-developed bed cover, the conventional method of slope angle treatment can often yield satisfactory results. However, due to poorer correlation of conductivity curve caused by heterogeneous rock structure and construction and the interference of secondary suture lines, as well as well-developed cracks and karst caves, it often leads to poor processing effect of the inclination angle data, and even doping of vector points of cracks, resulting in no distinction between true and false processing results. Therefore, for strata with complex geological features or high resistivity, it is often difficult to obtain better results using conventional dip-logging methods, especially for accurate detection and attitude extraction of micro-interfaces. However, the micro-sedimentary interface has a higher resolution than a macro-structured surface and can be used for fine geological investigations. It is a direct reflection of hydrodynamic conditions during sediment deposition and also one of the important signs of the sedimentary environment. At present, the methods of stratification extraction are usually as follows: (1) Correlative comparison method based on stratification angle data. In this method, a depth difference of the same layer is determined by performing correlative comparison on dip curves of a number of multi-arm electric knobs, and the low position is calculated based on the depth difference of the same layer.

(2) Interactieve stratum-interface-pickmethode. Drie of meer punten worden uit een stratum-interfacetraject geselecteerd met behulp van een interactieve verwerkingsmethode. Een sinuscurve wordt aangepast met de kleinste-kwadratenmethode en vervolgens wordt de houding ervan berekend volgens een sinusparameter.(2) Interactive stratum interface picking method. Three or more points are selected from a stratum interface trajectory using an interactive processing method. A sine curve is fitted using the least squares method and then its attitude is calculated according to a sine parameter.

(3) Methode gebaseerd op randdetectie en Hough-transformatie. Deze methode omvat de twee basisstappen: (1) randdetectie wordt uitgevoerd op een beeldvormend logbeeld om een randtraject van een stratuminterface te extraheren; en (2) Hough-transformatie wordt uitgevoerd op het randtraject van het stratum-interface om het stratum-interface en de stratum-attitude te verkrijgen.(3) Method based on edge detection and Hough transformation. This method involves the two basic steps: (1) edge detection is performed on an imaging log image to extract an edge trajectory of a stratum interface; and (2) Hough transformation is performed on the edge trajectory of the stratum interface to obtain the stratum interface and stratum attitude.

(4) Methode op basis van edge-tracking en matching. Deze methode omvat de twee basisstappen: (1) er wordt een stroomlijn verkregen door gebruik te maken van een gradiëntveld op basis van een edge-trackingmethode, en een stratumgrenstraject wordt uit de stroomlijn geëxtraheerd; en (2) de stratumgrenstrajecten op verschillende poolplaten zijn door een passend algoritme verbonden om een volledige stratuminterface en laagstand te verkrijgen.(4) Edge tracking and matching method. This method includes the two basic steps: (1) a streamline is obtained using a gradient field based on an edge-tracking method, and a stratum boundary trajectory is extracted from the streamline; and (2) the stratum boundary trajectories on different polar plates are connected by an appropriate algorithm to obtain a complete stratum interface and low position.

(5) Een geoptimaliseerde methode op basis van hellingsaanpassing van de randcurve. Deze methode omvat de drie basisstappen: (1) het bepalen van een lokale richting van een laag; (2) het uitvoeren van randextractie op basis van hellingsaanpassing van de randcurve; en (3) het uitvoeren van stratuminterface-extractie op basis van optimalisatiecriteria.(5) An optimized method based on slope adjustment of the edge curve. This method involves the three basic steps: (1) determining a local direction of a layer; (2) performing edge extraction based on slope adjustment of the edge curve; and (3) performing stratum interface extraction based on optimization criteria.

Op basis van bovenstaande analyse hebben de huidige methoden voor het extraheren van een laagstand de volgende voornaamste problemen.Based on the above analysis, the current methods of extracting lows have the following main problems.

(1) De correlatieve vergelijkingsmethode op basis van registratiegegevens van de graafhoek van de laag heeft het voordeel van hoge snelheid en is geschikter voor structurele analyse, maar deze heeft een lage resolutie en kan niet voor sedimentaire analyse worden gebruikt.(1) The correlative comparison method based on layer excavation angle recording data has the advantage of high speed and is more suitable for structural analysis, but it has low resolution and cannot be used for sedimentary analysis.

(2) De interactieve stratum interface-picking-methode en de methode op basis van edge-detectie en Hough-transformatie zijn twee zeer tijdrovende methoden. Dergelijke methoden kunnen worden toegepast voor de detectie van een relatief klein aantal breuken, maar kunnen niet worden uitgebreid tot de extractie van stratumgrenzen in de gemeten beeldregistratiebeelden.(2) The interactive stratum interface picking method and the method based on edge detection and Hough transformation are two very time consuming methods. Such methods can be applied to the detection of a relatively small number of fractures, but cannot be extended to the extraction of stratum boundaries in the measured image registration images.

(3) Bij de methode die is gebaseerd op het volgen en matchen van randen, is het, aangezien het gradiëntveld wordt gebruikt om de stroomlijn te verkrijgen op basis van de methode voor het volgen van de randen, moeilijk om een nauwkeurige stroomlijn te verkrijgen door randtracering in praktische toepassingen te gebruiken.(3) In the method based on edge tracking and matching, since the gradient field is used to obtain the streamline based on the edge tracking method, it is difficult to obtain accurate streamline by edge tracing in practical applications.

(4) De geoptimaliseerde methode op basis van hellingsaanpassing van de randcurve heeft een hoge snelheid in vergelijking met de Hough-overdrachtsmethode, en heeft een hogere nauwkeurigheid in vergelijking met de methode voor het volgen en matchen van randen. Deze methode is momenteel echter gebaseerd op originele elektrische beeldregistratiebeelden voor detectie. Vanwege de structuur van een boorput en de structuur van een elektrisch beeldregistratie-instrument, bevindt het instrument zich tijdens de meting in een open toestand, wat ertoe leidt dat een deel van de boorgatwand niet kan worden gemeten tijdens het scannen langs de boorgatwand, waarmee de dekkingsgraad de 100% niet kan bereiken; ook zijn er lege gebieden tussen poolplaten voor elektrische beeldvorming, zodat de hoeveelheid informatie relatief klein is. Als de laagstanddetectie direct wordt uitgevoerd op het originele elektrische beeld, onder de complexe geologische achtergrondomstandigheden, is deze methode gevoelig voor de invloed van de lege plekken van de poolplaten en de interferentie van geologische doelen van secundaire breuken en grotten zoals scheuren. Daarom zal de nauwkeurigheid van het extraheren van de laagstand worden beïnvloed en kan de stratuminterface niet nauwkeurig worden bepaald. Het is dus moeilijk om te voldoen aan de behoeften van zeer nauwkeurige sedimentaire analyse in praktische toepassingen.(4) The optimized method based on edge curve slope adjustment has a fast speed compared to the Hough transfer method, and has a higher accuracy compared to the edge tracking and matching method. However, this method is currently based on original electrical image registration images for detection. Due to the structure of a wellbore and the structure of an electrical imaging instrument, the instrument is in an open state during measurement, which means that part of the borehole wall cannot be measured during scanning along the borehole wall, which allows the coverage ratio cannot reach 100%; also, there are empty areas between pole plates for electrical imaging, so the amount of information is relatively small. If the low level detection is performed directly on the original electrical image, under the complex geological background conditions, this method is sensitive to the influence of the polar plate voids and the interference of geological targets of secondary faults and caves such as fissures. Therefore, the accuracy of layer extraction will be affected and the stratum interface cannot be accurately determined. Thus, it is difficult to meet the needs of highly accurate sedimentary analysis in practical applications.

SAMENVATTING VAN DE UITVINDING Met het oog hierop is het noodzakelijk om een werkwijze te verschaffen voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie, die de detectieprecisie van een stratuminterface kan verbeteren.SUMMARY OF THE INVENTION In view of this, it is necessary to provide a method for detecting a low position based on a full hole image of electrical image recording, which can improve the detection precision of a stratum interface.

De uitvinding verschaft een werkwijze voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie, omvat de volgende stappen: S1, het verkrijgen van een gemeten elektrisch beeldregistratie-opnamebeeld, en het uitvoeren van excentrische correctie op het gemeten elektrische beeldregistratie- registratiebeeld om een gecorrigeerd beeldvormend registratiebeeld te verkrijgen; S2,; het uitvoeren van beeldreparatie op het gecorrigeerde beeldregistratiebeeld om een volledig gatbeeld van elektrisch beeldregistratie te verkrijgen; S3, het verdelen van een aantal vensters op het volledige gatbeeld van elektrische beeldregistratie en het berekenen van een lokale richting en een overeenkomstige helling van de laag in elk venster; S4, het bepalen van een stratuminterfacetraject door het toepassen van een kleinste-kwadratenaanpassingsmethode volgens de stratumhellingen van het aantal vensters; S5, het bepalen van een aantal stratum-interfacetrajecten door het toepassen van de kleinste-kwadratenaanpassingsmethode volgens een hellingcombinatie van het aantal vensters, het berekenen van een kwaliteitsindex van elk van de stratum- interfacetrajecten en het bepalen van het optimale stratum- interfacetraject op basis van deze kwaliteitsindexen; en S6, het berekenen van de laagstand van het optimale stratuminterfacetraject.The invention provides a method for detecting a low position based on a full hole image of electrical image registration, comprising the steps of: S1, obtaining a measured electrical image registration recording image, and performing eccentric correction on the measured electrical image registration. registration image to obtain a corrected imaging registration image; S2,; performing image repair on the corrected image registration image to obtain a full hole image of electrical image registration; S3, dividing a plurality of windows on the whole hole image of electrical image recording and calculating a local direction and a corresponding slope of the layer in each window; S4, determining a stratum interface trajectory by applying a least squares fitting method according to the stratum slopes of the number of windows; S5, determining a number of stratum interface trajectories by applying the least squares fitting method according to a slope combination of the number of windows, calculating a quality index of each of the stratum interface trajectories, and determining the optimal stratum interface trajectory based on these quality indices; and S6, calculating the low of the optimal stratum interface trajectory.

Vergeleken met de bestaande correlatieve vergelijkingsmethoden op basis van dip-logging-gegevens van een stratum, heeft de methode voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie een hoge resolutie, en is deze bijzonder geschikt voor sedimentaire analyse; en in vergelijking met de bestaande beeldherkenningswerkwijze gebaseerd op originele elektrische beeldvormingsregistratiebeelden, heeft de werkwijze van de onderhavige uitvinding een hoge precisie en sterke 5 betrouwbaarheid, en lost dit het probleem op van de nauwkeurigheid van het bepalen van de laagstand onder de interferentie van complexe achtergrond.Compared with the existing correlative comparison methods based on dip-logging data of a stratum, the low-level detection method based on full hole electrical image recording has high resolution, and is particularly suitable for sedimentary analysis; and compared with the existing image recognition method based on original electrical imaging recording images, the method of the present invention has high precision and strong reliability, and solves the problem of low level determination accuracy under the interference of complex background.

Korte Beschrijving Van De Tekeningen Afb. 1 is een schematisch stroomschema van een werkwijze voor het detecteren van een laagstand gebaseerd op een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie volgens een uitvoeringsvorm van de onderhavige uitvinding; Afb. 2 is een schematisch diagram dat de vergelijking toont tussen stratuminterfaces die zijn gedetecteerd op basis van een volledig gatbeeld en een gecorrigeerd beeldregistratieafbeelding in Afb. 1; Afb. 3 is een schematisch diagram van het stratuminterface en de laagstand van een bepaalde put gedetecteerd in Afb. 1; en Afb. 4 is een schematisch stroomschema van een beeldherstelwerkwijze in Afb. 1. Gedetailleerde Beschrijving Van Voorkeursuitvoeringsvormen De voorkeursuitvoeringsvormen van de onderhavige uitvinding zullen hieronder in detail worden beschreven met verwijzing naar de bijgevoegde tekeningen.Brief Description Of The Drawings Fig. 1 is a schematic flowchart of a low level detection method based on a full hole image of electrical image recording according to an embodiment of the present invention; Fig. 2 is a schematic diagram showing the comparison between stratum interfaces detected from a full hole image and a corrected image registration image in FIG. 1; Fig. 3 is a schematic diagram of the stratum interface and low level of a particular well detected in FIG. 1; and Fig. 4 is a schematic flowchart of an image recovery method in FIG. 1. Detailed Description Of Preferred Embodiments The preferred embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

De begeleidende tekeningen vormen een deel van de onderhavige aanvraag en worden samen met de uitvoeringsvormen van de onderhavige uitvinding gebruikt om het principe van de onderhavige uitvinding uit te leggen, en zijn niet bedoeld om de omvang van de onderhavige uitvinding te beperken.The accompanying drawings form a part of the present application and are used in conjunction with embodiments of the present invention to explain the principle of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention.

Zoals getoond in Afb. 1 tot en met Afb. 4, de eerste grafiek in Afb. 2 is een origineel dynamisch beeld van elektrische beeldregistratie; de tweede plot is een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie; de derde plot is een stratuminterface die is gedetecteerd op basis van het originele dynamische beeld van elektrische beeldregistratie; en de vierde plot is een stratuminterface die is gedetecteerd op basis van het volledige gatbeeld van elektrische beeldregistratie. Zoals weergegeven in Afb. 3, is de eerste plot een origineel dynamisch beeld van elektrische beeldregistratie; de tweede plot is een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie; de derde plot is een laagstand die is verwerkt op basis van hellingshoekgegevens van de stratum; en de vierde grafiek is een laagstand die is verwerkt volgens de onderhavige uitvinding.As shown in Fig. 1 to Fig. 4, the first graph in Fig. 2 is an original dynamic image of electric image recording; the second plot is a full hole image of electrical image recording; the third plot is a stratum interface detected from the original dynamic image from electrical image registration; and the fourth plot is a stratum interface detected from the full hole image from electrical image recording. As shown in Fig. 3, the first plot is an original dynamic image of electrical image recording; the second plot is a full hole image of electrical image registration; the third plot is a stratum processed from stratum slope data; and the fourth graph is a low reading processed according to the present invention.

Zoals getoond in Afb. 1, de uitvinding verschaft een werkwijze voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie, omvat de volgende stappen: Sl, het verkrijgen van een gemeten elektrisch beeldregistratie-opnamebeeld, en het uitvoeren van excentrische correctie op het gemeten elektrische beeldregistratie- registratiebeeld om een gecorrigeerd beeldvormend registratiebeeld te verkrijgen; S2, het uitvoeren van beeldreparatie op het gecorrigeerde beeldregistratiebeeld om een volledig gatbeeld van elektrisch beeldregistratie te verkrijgen; S53, het verdelen van een aantal vensters op het volledige gatbeeld van elektrische beeldregistratie en het berekenen van een lokale richting en een overeenkomstige helling van de laag in elk venster; S4, het bepalen van een stratuminterfacetraject door het toepassen van een kleinste-kwadratenaanpassingsmethode volgens de stratumhellingen van het aantal vensters; S5, het bepalen van een aantal stratum-interfacetrajecten door het toepassen van de kleinste-kwadratenaanpassingsmethode volgens een hellingcombinatie van het aantal vensters, het berekenen van een kwaliteitsindex van elk van de stratum- interfacetrajecten en het bepalen van het optimale stratum- interfacetraject op basis van deze kwaliteitsindexen; en S6, het berekenen van de laagstand van het optimale stratuminterfacetraject.As shown in Fig. 1, the invention provides a method for detecting a low position based on a full hole image of electrical image recording, comprising the following steps: S1, obtaining a measured electrical imaging recording image, and performing eccentric correction on the measured electrical image registration registration image to obtain a corrected imaging registration image; S2, performing image repair on the corrected image registration image to obtain a full hole image of electrical image registration; S53, dividing a plurality of windows on the whole hole image of electrical image recording and calculating a local direction and a corresponding slope of the layer in each window; S4, determining a stratum interface trajectory by applying a least squares fitting method according to the stratum slopes of the number of windows; S5, determining a number of stratum interface trajectories by applying the least squares fitting method according to a slope combination of the number of windows, calculating a quality index of each of the stratum interface trajectories, and determining the optimal stratum interface trajectory based on these quality indices; and S6, calculating the low of the optimal stratum interface trajectory.

Opgemerkt moet worden dat wanneer een elektrisch afbeeldingsinstrument excentrisch is, het uit elektrische beeldregistratie verkregen beeld de stratuminformatie rond de boorgatwand niet echt goed kan weergeven, wat de geologische interpretatie en toepassing beïnvloedt. Het gemeten logbeeld van elektrische beeldvorming wordt dus, om precies te zijn, onderworpen aan excentrische correctie,: het uitvoeren van excentrische correctie op het gemeten logbeeld van elektrische beeldvorming door gebruik te maken van een excentrisch correctie- algoritme; het uitvoeren van beeldreparatie op het gecorrigeerde beeldregistratiebeeld en het bepalen van een stratum- interfacetraject door gebruik te maken van de kleinste- kwadratenaanpassingsmethode, zodat de detectienauwkeurigheid van de stratuminterface wordt verbeterd.It should be noted that when an electrical imaging instrument is eccentric, the image obtained from electrical imaging cannot really accurately represent the stratum information around the borehole wall, affecting geologic interpretation and application. Specifically, the measured electrical imaging log image is thus subjected to eccentric correction, namely: performing eccentric correction on the measured electrical imaging log image by using an eccentric correction algorithm; performing image repair on the corrected image registration image and determining a stratum interface trajectory using the least squares fit method so as to improve the detection accuracy of the stratum interface.

Verder, zoals getoond in Afb. 4 omvat stap S2 de volgende stappen: a. het vinden van een prioriteitsreparatiepunt p vanaf grenspunten van een te repareren gebied door een prioriteitswaarde P(p) van de grenspunten te berekenen, en het vormen van een 3x8 vierkant blok, dat moet worden gerepareerd door het reparatiepunt p als middelpunt en S als zijlengte te nemen; in het bijzonder geldt in deze uitvoeringsvorm: hoe groter de waarde van P(p), hoe hoger de prioriteit. S neemt een oneven waarde aan, waarbij S een waarde van 5 of 7 aanneemt; b, zoeken naar alle overeenkomende blokken van dichtbij tot ver in een bekend informatiegebied grenzend aan het te repareren blok volgens een afstand vanaf het middelpunt p dat moet worden gerepareerd, en het vinden van een optimaal overeenkomend blok dat het meest lijkt op het te repareren blok; in het bijzonder is de methode voor het zoeken naar de overeenkomende blokken als volgt: door het punt p als middelpunt te nemen, sequentieel te zoeken naar punten met een schaakbordafstand van n vanaf het punt p dat moet worden gerepareerd als overeenkomende punten, en hiermee kandidaat- blokken te genereren met deze overeenkomende punten als de middelpunten op volgorde, totdat het overeenkomende gebied volledig is doorzocht; bij de selectie van het optimaal overeenkomende blok wordt prioriteit gegeven aan het overeenkomende blok dat de kortste afstand tot het te repareren punt p heeft en waarvan de d(yp, UVg)-Furthermore, as shown in Fig. 4, step S2 includes the following steps: a. finding a priority repair point p from boundary points of an area to be repaired by calculating a priority value P(p) of the boundary points, and forming a 3x8 square block to be repaired by taking the repair point p as center and S as side length; in particular, in this embodiment, the larger the value of P(p), the higher the priority. S takes an odd value, where S takes a value of 5 or 7; b, searching for all near to far matching blocks in a known information area adjacent to the block to be repaired according to a distance from the center point p to be repaired, and finding an optimal match block most similar to the block to be repaired ; in particular, the method for finding the matching blocks is as follows: taking the point p as the center, sequentially searching for points with a chessboard distance of n from the point p to be fixed as matching points, and with this candidate - generate blocks with these matching points as the centers in order, until the matching area is completely searched; the selection of the optimal match block gives priority to the match block that has the shortest distance to the point p to be repaired and whose d(yp, UVg)-

waarde minimaal is, en verder wordt beschouwd als het optimaal overeenkomende blok; c, na het vinden van het optimaal overeenkomende blok, het vullen van verschillende kleurkanaalwaarden van overeenkomstige pixels in het optimaal overeenkomende aanpassingsblok naar overeenkomstige posities in het te repareren blok; en ondertussen het bijwerken van een vertrouwen van de nieuw gevulde pixels volgens het verschil in grootte van een SSD-waarde die overeenkomt met het optimaal overeenkomende aanpassingsblok en een ingestelde kleurdrempel; en d, het herhalen van stap a tot stap c voor het te repareren gebied totdat alle afbeeldingen van het te repareren gebied zijn gerepareerd.value is minimum, and further considered to be the optimal match block; c, after finding the optimal match block, filling different color channel values from corresponding pixels in the optimal match matching block to corresponding positions in the block to be repaired; and meanwhile updating a confidence of the newly filled pixels according to the size difference of an SSD value corresponding to the optimal matching block and a set color threshold; and d, repeating step a to step c for the region to be repaired until all images of the region to be repaired have been repaired.

Specifiek, vanwege de grote lege gebieden tussen elektrische beeldregistratiebeelden, kunnen methoden zoals interpolatie en differentiaalvergelijkingen in het algemeen geen goede resultaten behalen en kunnen deze niet voldoen aan de werkelijke technische behoeften.Specifically, due to the large empty areas between electrical image registration images, methods such as interpolation and differential equations generally cannot achieve good results and cannot meet the actual technical needs.

De beeldherstelmethode op basis van textuursynthese is effectiever voor het herstellen van een beeld met grotere texturen.The texture synthesis image recovery method is more effective for restoring an image with larger textures.

Verder, stap S53 verder de volgende stappen omvat: het verdelen van het volledige gatbeeld van loggen met elektrische beeldvorming in meerdere vensters volgens een bepaalde venstergrootte, waarbij elk venster lateraal beweegt volgens een bepaalde staplengte; en het berekenen van een grijsschaalvariantie in elke richting € in een van de vensters, waarbij een richting met de kleinste variantie de lokale richting van de laag in het venster is, en een raaklijnwaarde van de lokale richting van de laag een laaghelling in het venster is; de lokale richting van de laag is: x oN (6, = Goi y | ie B I Var, = MIN 7 : 8 J, waarin Var® staat voor een minimale gemiddelde kwadratische fout van grijswaarden op alle rechte lijnen in de richting 8; Gi,Further, step S53 further comprises the steps of: dividing the entire hole image of electrical imaging logging into multiple windows according to a certain window size, each window moving laterally according to a certain step length; and calculating a grayscale variance in each direction € in one of the windows, where a direction of least variance is the local direction of the layer in the window, and a tangent value of the local direction of the layer is a layer slope in the window ; the local direction of the layer is: x oN (6, = Goi y | ie B I Var, = MIN 7 : 8 J, where Var® denotes a minimum mean square error of gray values on all straight lines in the direction 8; Gi ,

vertegenwoordigt een gemiddelde van grijswaarden van alle pixels Co Co Go op de 16" rechte lijn in de richting 8; “” vertegenwoordigt een grijswaarde van het i6% pixel op de j8% rechte lijn in de richting 8; JO, 16 vertegenwoordigen respectievelijk een maximaal aantal rijen en een maximaal aantal kolommen in de: richting 8; de richting © varieert van 0° tot 180°. Verder, stap S54 verder de volgende stappen omvat: het bepalen van een stratuminterfacetraject door het bepalen van een sinuskromme die wordt weergegeven door y=ASilax + p)+y, en het uitvoeren van omleiding van de eerste orde op de ; ; y= AS nem + gp) +, Ts — = docoslen +g) u om: ; montage te verkrijgen FP Aeodlan +p) ds volgens de stratumhellingen van het veelvoud van veristers door gebruik te maken van een kleinste- kwadratenaanpassingsmethode; en het bepalen van parameters om het stratum-interfacetraject te verkrijgen, dx waarbij een hoekfrequentie is 7, T is een breedte van de afbeelding; y0 is een stratum-interfacepositie, dat wil zeggen een extreme positie van een eerste-orde differentiële curve in het lokale venster.represents an average of gray values of all pixels Co Co Go on the 16" straight line in the direction of 8; “” represents a gray value of the i6% pixel on the j8% straight line in the direction of 8; JO, 16 respectively represent a maximum number of rows and a maximum number of columns in the direction 8; =ASilax + p)+y, and performing first-order redirection on the ; ; y= AS nem + gp) +, Ts — = docoslen +g) u to: ; get assembly FP Aeodlan +p) ds according to the stratum slopes of the plurality of veristers using a least squares fitting method, and determining parameters to obtain the stratum interface trajectory, dx where an angular frequency is 7, T is a width of the image, y0 is a stratum interface position , that is, an extreme position of a first-order differential curve in the local window.

Verder, kwaliteitsindex in stap 85 Q=QConxQLay/QErr is; en het stratuminterfacetraject dat overeenkomt met de maximale Q het optimale stratuminterfacetraject is; waarbij QCon een contrast is: een som van de differentiële waarden van de eerste orde langs de sinuscurve; QLay is een stratificatiegraad: een textuurstratificatiegraad van een sinusvensterbeeld; en QFErr is een aanpasfout: een aanpasfout van de sinuscurve van de kleinste kwadraten.Further, quality index in step 85 is Q=QConxQLay/QErr; and the stratum interface trajectory corresponding to the maximum Q is the optimal stratum interface trajectory; where QCon is a contrast: a sum of the first order differential values along the sine curve; QLay is a stratification degree: a texture stratification degree of a sine window image; and QFErr is a fitting error: a fitting error of the sine curve of least squares.

Verder, stap S6 verder de volgende stappen omvat: het berekenen van een hellingshoek van het stratum volgens de sinuscurve die overeenkomt met het optimale stratuminterfacetraject, waarbij een dalpositie van de sinuscurve een helling van het stratuminterface aangeeft;Further, step S6 further comprises the steps of: calculating a slope angle of the stratum according to the sine curve corresponding to the optimal stratum interface trajectory, wherein a trough position of the sine curve indicates a slope of the stratum interface;

H Hy PT arctan 1; de hellingshoek van de laag is Homage ' D ; waarin H een hoogte is van het grensvlak van de laag onder werkelijke omstandigheden, dat wil zeggen een verticale hoogte van de piek tot het dal van de sinuscurve; Himage is een pixelhoogte van 3 het elektrische beeld; Hagin is een registratiediepte-interval die overeenkomt met de afbeelding, die een werkelijke diepte van deze afbeelding vertegenwoordigt; A is een amplitude van de sinuscurve; D is een boorgatdiameter; en ol is een hellingshoek van het stratum-interface.H Hy PT arctan 1; the slope of the layer is Homage ' D ; where H is a height of the layer interface under real conditions, i.e. a vertical height from the peak to the valley of the sine curve; Himage is a pixel height of 3 the electrical image; Hagin is a registration depth interval corresponding to the image, which represents an actual depth of this image; A is an amplitude of the sine curve; D is a borehole diameter; and ol is an inclination angle of the stratum interface.

10 Verder, een prioriteitswaarde van het grenspunt P{(p)=C{p)}D(p) is, waarbij C(p) een betrouwbaarheidswaarde vertegenwoordigt van een sjabloon, en D{p) een gegevenswaarde van de sjabloon vertegenwoordigt.Further, a priority value of the boundary point is P{(p)=C{p)}D(p), where C(p) represents a confidence value of a template, and D{p) represents a data value of the template.

Specifiek wordt in deze uitvoeringsvorm: een afbeelding I verschaft, waarbij een te repareren en te vullen gebied Q is; een contourlijn is 8Q; een bekend gebied is &(d=I-Q); een vierkant sjabloon langs de hoogtelijn in het te repareren gebied is%, waarbij het middelpunt p op de hoogtelijn &Q ligt; C(p) en D(p) zijn respectievelijk als volgt: C(p}= 2 g Clg) . vil wv Li) D(p)-L Lt o waarbij C(p) de betrouwbaarheidswaarde van de sjabloon vertegenwoordigt en C{(q)} de betrouwbaarheidswaarde van elke pixel in de sjabloon vertegenwoordigt. Tijdens de initialisatie wordt de waarde van elk punt in het te repareren gebied op 0 gezet, de waarde van elk punt in het bekende gebied op 1 en |l is het gebied van het reparatieblok 4%, (dat wil zeggen, het aantal pixels); o is een gestandaardiseerde parameter (voor een typisch grijs beeld, o=255); np is een eenheidsvector loodrecht op de grens vil van een beschadigd gebied in punt p; P js een iso- verlichtingslijnvector in punt p, en de richting van de iso-Specifically, in this embodiment: an image I is provided, where an area to be repaired and filled is Q; a contour line is 8Q; a known range is &(d=I-Q); a square template along the elevation line in the area to be repaired is %, where the center p is on the elevation line &Q; C(p) and D(p) are respectively as follows: C(p}= 2 g Clg) . vil wv Li) D(p)-L Lt o where C(p) represents the confidence value of the template and C{(q)} represents the confidence value of each pixel in the template. During initialization, the value of each point in the area to be repaired is set to 0, the value of each point in the known area is set to 1, and |l is the area of the repair block 4%, (that is, the number of pixels) ; o is a standardized parameter (for a typical gray image, o=255); np is a unit vector perpendicular to the boundary vil of a damaged area at point p; P js is an iso-illumination line vector at point p, and the direction of the iso-

verlichtingslijn staat loodrecht op de gradiënt. Een sobel- operator wordt geïntroduceerd om de iso-verlichtingslijnvector te wl berekenen ¥ . Er wordt een 3x3-sjabloon gebruikt terwijl de sobel-operator wordt gebruikt: vr l= (g..g.)" ={9, A9, KH) « p waarbij h de Sobel-operator in een horizontale richting vertegenwoordigt, en h' de Sobel-operator in een verticale richting vertegenwoordigt; een sjabloon van 3 x 3, weergegeven door het punt van de contourlijn te nemen als het midden, wordt vermenigvuldigd met de Sobel-operator h in de horizontale richting om een gradiënt g, in de horizontale richting te verkrijgen, en vermenigvuldigd met de Sobel-operator h' in de verticale richting om een gradiënt g, in de verticale richting te verkrijgen; de verticale orthogonale vector is de iso-verlichtingslijnvector.illumination line is perpendicular to the gradient. A sobel operator is introduced to compute the iso illumination line vector wl ¥ . A 3x3 template is used while the sobel operator is used: vr l= (g..g.)" ={9, A9, KH) « p where h represents the Sobel operator in a horizontal direction, and h ' represents the Sobel operator in a vertical direction; a template of 3 x 3, represented by taking the point of the contour line as the center, is multiplied by the Sobel operator h in the horizontal direction to obtain a gradient g, in the horizontal direction, and multiplied by the Sobel operator h' in the vertical direction to obtain a gradient g, in the vertical direction, the vertical orthogonal vector being the iso-illumination line vector.

U, Verder is het optimaal overeenkomende blok 3, en een formule voor de mate van afstemming tussen het optimaal overeenkomende blok en het te repareren blok is: y, =argmind(y ‚W,}; q ged waarbij d(yp,;vg) een som vertegenwoordigt van Euclidische afstanden tussen de corresponderende pixels van elk overeenkomend blok yg en het te repareren blok yp, dat wil zeggen een SSD-waarde tussen modules; d(yp; vg) =33SD=3 [ (Rp-Rq) 2+ (GP-Gg} 2+(Bp-Bg}2] in de formule vertegenwoordigt SSD een som van kleuropeningen tussen pixels in het blok; p en g vertegenwoordigen respectievelijk de corresponderende pixels in een te repareren module en een te selecteren module; en R, G en B vertegenwoordigen respectievelijk verschillende kleurkanaalwaarden van elke pixel.U, Furthermore, the best match block is 3, and a formula for the degree of matching between the best match block and the block to be fixed is: y, =argmind(y ‚W,}; q ged where d(yp,;vg ) represents a sum of Euclidean distances between the corresponding pixels of each matched block yg and the block yp to be repaired, that is, an SSD value between modules; d(yp; vg) =33SD=3 [ (Rp-Rq) 2 + (GP-Gg} 2+(Bp-Bg}2] in the formula, SSD represents a sum of color gaps between pixels in the block; p and g represent the corresponding pixels in a module to repair and a module to select, respectively; and R, G and B respectively represent different color channel values of each pixel.

Verder is het vertrouwen van de nieuw gevulde pixels:Further, the confidence of the newly filled pixels is:

| 1 SSD < Th el Doge a0) Cp) 7 > 7| 1 SSD < Th el Doge a0) Cp) 7 > 7

A waarbij, als de SSD-waarde die overeenkomt met het optimaal overeenkomende blok kleiner is dan een drempel Th, de betrouwbaarheidswaarde van de nieuw gevulde pixel direct wordt bijgewerkt met de betrouwbaarheidswaarde van de pixel die overeenkomt met het optimaal overeenkomende blok; als de SSD- waarde groter is dan de drempel Th, wordt de betrouwbaarheidswaarde van de te repareren pixel bijgewerkt met een betrouwbaarheidswaarde van een sjabloon met de hoogste prioriteit alvorens te matchen. Verder is de venstergrootte bij voorkeur 90 x 30 pixeleenheden en de staplengte bij voorkeur 40 pixeleenheden. Zoals uit Afb. 3 kan worden gezien, vergeleken met de bestaande correlatieve vergelijkingsmethoden op basis van dip- logging-gegevens van een stratum, heeft de methode voor het detecteren van een laagstand op basis van een volledig gatbeeld van elektrische beeldregistratie zoals verschaft door de onderhavige uitvinding een hoge resolutie en hoge precisie en is bijzonder geschikt voor sedimentaire analyse; en zoals blijkt uit Afb. 2, vergeleken met de bestaande beeldherkenningsmethode op basis van originele elektrische beeldregistratiebeelden, heeft de gedetecteerde stratuminterface op basis van het volledige gatbeeld van elektrische beeldregistratie een hoge precisie en betrouwbaarheid en een hoog toevalspercentage met de daadwerkelijke stratuminterface, en lost dit het probleem op van de nauwkeurigheid van het bepalen van de laagstand onder de interferentie van complexe achtergrond. Het zal voor de gemiddelde vakman duidelijk zijn dat ver- schillende andere overeenkomstige veranderingen en modificaties kunnen worden afgeleid volgens het technische concept van de on- derhavige uitvinding, en al deze veranderingen en modificaties vallen binnen de beschermingsomvang van de conclusies van de on- derhavige uitvinding.A where, if the SSD value corresponding to the optimal match block is less than a threshold Th, the confidence value of the newly filled pixel is immediately updated with the confidence value of the pixel corresponding to the optimal match block; if the SSD value is greater than the Th threshold, the confidence value of the pixel to be repaired is updated with a confidence value from a template with the highest priority before matching. Further, the window size is preferably 90 x 30 pixel units and the step length is preferably 40 pixel units. As from Fig. 3 can be seen, compared with the existing correlative comparison methods based on dip-logging data of a stratum, the low-level detection method based on a full-hole image of electrical image recording provided by the present invention has a high resolution. and high precision and is particularly suitable for sedimentary analysis; and as shown in Fig. 2, compared with the existing image recognition method based on original electrical image registration images, the detected stratum interface based on the full hole image of electrical image registration has high precision and reliability, and a high coincidence rate with the actual stratum interface, and solves the problem of accuracy of determining the low level under the interference of complex background. It will be apparent to those skilled in the art that various other corresponding changes and modifications may be deduced according to the technical concept of the present invention, and all such changes and modifications fall within the scope of the claims of the present invention. .

Claims

CONCLUSIONS

1. A method for detecting a low position based on a full hole image of electrical image registration, comprising the steps of: S1, obtaining a measured electrical image registration recording image, and performing eccentric correction on the measured electrical image registration recording image to obtain a corrected imaging registration image; S2, performing image repair on the corrected image registration image to obtain a full hole image of electrical image registration; S3, dividing a number of windows on the whole hole image of electrical image recording and calculating a local direction and a corresponding slope of the layer in each window; S4, determining a stratum interface trajectory by applying a least squares fitting method according to the stratum slopes of the number of windows; S5, determining a number of stratum interface trajectories by applying the least squares fitting method according to a slope combination of the number of windows, calculating a quality index of each of the stratum interface trajectories, and determining the optimal stratum interface trajectory based on these quality indices; and S6, calculating the low position of the optimal stratum interface trajectory.

The low level detecting method according to claim 1, wherein the step S2 further comprises the steps of: a. finding a priority repair point p from border points of an area to be repaired by setting a priority value P(p) of calculate the boundary points, and form an SxS square block, to be repaired by taking the repair point p as center and S as side length; b. searching for all matching blocks from near to far in a known information area adjacent to the block to be repaired according to a distance from the center point p to be repaired, and finding an optimal match block most similar to the block to be repaired ; c. after finding the optimal match block, moving different color channel values from corresponding pixels in the optimal match matching block to corresponding positions in the block to be repaired; and meanwhile updating a confidence of the newly filled pixels according to the size difference of an SSD value corresponding to the optimal matching block and a set color threshold; and d. repeating Step a to step c for the region to be repaired until all images of the region to be repaired have been repaired.

The method for detecting the low position according to claim 1, wherein step S3 further comprises the steps of: dividing the entire hole image of electrical imaging logging into multiple windows according to a certain window size, each window moving laterally according to a certain stride length; and calculating a grayscale variance in each direction δ in one of the windows, where a direction of least variance is the local direction of the layer in the window, and a tangent value of the local direction of the layer is a layer slope in the window ; ppd) Var, = MIN 3 = the local direction of the layer is: 8 where Varé denotes a minimum mean squared error of gray values on all straight lines in the © direction; 6, represents an average of gray values of all pixels on the j6° straight line in the direction 0; Coir represents a gray value of the i686" pixel on the j8" straight line in the direction 6; JH, I8 represent a maximum number of rows and a maximum number of columns in the direction 6, respectively; the direction © ranges from 0° to 180 °.

The low reading method of claim 3, wherein step S4 further comprises the steps of: determining a stratum interface trajectory by determining ‚ ‚ p = ΔSin{ax + p) + , a sine curve displayed by ‚ and performing first-order redirection on p= ASin{ pa p}+ y, | Tae @ = Agrcos{em +p) u at: ; to obtain fitting =D 4ocos(and +9) dx according to the stratum slopes of the plurality of windows using a least-Ag least squares fitting method; and determining parameters' to obtain the stratum interface trajectory, where an angular frequency Gm Sa frequency is 7, T is a width of the image; y0 is a stratum interface position, that is, an extreme position of a first-order differential curve in the local window.

The low level detection method according to claim 4, wherein the quality index in step S5 is Q9=QConxQLay/OQErr, and the stratum interface range corresponding to the maximum Q is the optimal stratum interface range; where QCon is a contrast: a sum of the first order differential values along the sine curve; QLay is a stratification degree: a texture stratification degree of a sine window image; and QErr is a fitting error: a fitting error of the sine curve of least squares.

The method for detecting low level according to claim 5, wherein step S6 further comprises the steps of: calculating a slope angle of the stratum according to the sine curve corresponding to the optimal stratum interface trajectory, wherein a trough position of the sine curve a slope of the beach

tum interface indicates; HL a, = arctan the slope of the layer is ae ‚ where H is a height of the layer interface under real conditions, i.e. a vertical height from the peak to the valley of the sine curve;Himge is a pixel height of the electrical image; Hagra is a registration depth interval corresponding to the image, representing an actual depth of this image; A is an amplitude of the sine curve; D is a borehole diameter; and wl is an inclination angle of the stratum interface.

The method for detecting low level according to claim 2, wherein a priority value of the threshold point is P(p)=C{p)D{p}, where C{p) represents a confidence value of a template, and D(p)} represents a data value of the template.

The method for detecting low level according to claim 2, wherein the optimal matching block is Va and a formula for the degree of matching between the optimal matching block and yw. =argmind(y,,v,} ; the block to fix is: 3 fs , where d(y,,¥,) represents a sum of Euclidean distances between the corresponding pixels of each matched block 4 and the block to fix 4, i.e. an S5D value between modules.

The method for detecting the low state according to claim 2, wherein the fidelity of the newly filled pixel is: 5 1 SSD Th Cp) = Danae) SSD Th [Th where, as the SSD value corresponding to the optimal matching block is less than a threshold Th, the confidence value of the newly filled pixel is immediately updated with the confidence value of the pixel corresponding to the optimal matching block; if the SSD value is greater than the threshold

Th, the confidence value of the pixel to be repaired is updated with a confidence value from a template with the highest priority before matching.

The method for detecting the low level according to claim 3, wherein the window size is 90 x 30 pixel units and the step length is 40 pixel units.