Claims (16)
1. Метод автоматического определения стратификационных слоев в породе, по изображениям скважины или развертке керна этой породы, при котором, каждое изображение представляется в виде полосы боковой стенки скважины или керна, с привязкой к вертикальной оси у по глубине, и к горизонтальной оси х по азимутам и образуется множеством линий или колонок, каждая из которых направлена по оси у, начиная с точек, расположенных вдоль оси х, и представляет значение параметра, связанного с характеристикой этой стенки, измеренной в зависимости от глубины, при этом боковая стенка скважины или керна воспроизводится путем объединения N изображений стенки, отличающийся тем, что сегментируется каждое из N изображений стенки, использующиеся для воспроизведения изображения боковой стенки скважины или керна, в первую группу прилегающих составляющих, при этом каждая прилегающая составляющая состоит из однородного участка точек, получаемых группированием точек линий изображения стенки, таким образом, что разница значений, взятых за критерий, связанный с отражаемой характеристикой в двух произвольных соседних точках этого участка, будет иметь значение меньше порогового значения, присваивается единый коэффициент всем пикселям одной и той же прилегающей составляющей, преобразуется первая группа прилегающих составляющих во вторую группу, состоящую исключительно из прилегающих составляющих, так называемых прилегающих областей, каждая из которых соприкасается с левым и правым краями изображения, при этом, эти прилегающие области образованы всеми прилегающими составляющими, образующими прилегающие области, которые уже содержались в первой группе, а также прилегающим областям, образованными из прилегающих составляющих первой группы, каждая из которых не соприкасается с левым и правым краями изображения, так называемые прилегающие участки, путем слияния данного прилегающего участка с ближайшим соседним прилегающим участком, при этом, слияние осуществляется последовательно, с присвоением после каждого слияния двух прилегающих участков нового коэффициента полученному прилегающему участку перед началом нового слияния, начиная с оставшихся прилегающих участков и включая этот полученный прилегающий участок, образуется для каждой пары последовательных прилегающих областей сглаженный контур, отмечающий границу двух прилегающих областей этой пары, проводя поиск путем отслеживания контуров верхнего огибающего контура и нижнего огибающего контура этой границы и удерживая в качестве сглаживающего контура тот из огибающих контуров, который дает более слабое изменение вертикального отклонения, и воспроизводится в системе координат (х, у) изображение, образованное областями, прилегающими к полученным сглаженным контурам, при этом, это изображение является так называемым изображением слоев, связанным с изображением стенки, подвергшимся сегментации, и контуры между смежными прилегающими областями на этом изображении слоев, так называемые стратификационные контуры, каждый из которых является участком пересечения стратификационной плоскости с боковой стенкой скважины или керна.1. A method for automatically determining stratification layers in a rock, from images of a well or a core scan of this rock, in which each image is represented as a strip of the side wall of a well or core, with reference to the vertical axis y in depth, and to the horizontal x axis in azimuths and is formed by many lines or columns, each of which is directed along the y axis, starting from points located along the x axis, and represents the value of the parameter associated with the characteristic of this wall, measured depending on the depth wherein the side wall of the well or core is reproduced by combining N wall images, characterized in that each of the N wall images used to reproduce the image of the side wall of the well or core is segmented into a first group of adjacent components, each adjacent component consisting of a uniform plot of points obtained by grouping the points of the wall image lines, so that the difference in values taken as a criterion associated with the reflected characteristic in two The neighboring neighboring points of this section will have a value less than the threshold value, a single coefficient will be assigned to all pixels of the same adjacent component, the first group of adjacent components will be converted into a second group consisting exclusively of adjacent components, the so-called adjacent areas, each of which is in contact with the left and right edges of the image, while these adjacent areas are formed by all adjacent components, forming adjacent areas that already contain in the first group, as well as adjacent areas formed from the adjacent components of the first group, each of which does not touch the left and right edges of the image, the so-called adjacent sections, by merging this adjacent section with the nearest adjacent adjacent section, while merging is carried out sequentially, with the assignment after each merger of two adjacent sections of a new coefficient to the resulting adjacent section before starting a new merger, starting from the remaining adjacent sections c and including this resulting adjacent region, a smoothed contour is formed for each pair of successive adjacent regions, marking the boundary of two adjacent regions of this pair, by searching by tracking the contours of the upper envelope of the contour and the lower envelope of this border and holding that of the enveloping contours as a smoothing contour , which gives a weaker change in vertical deflection, and is reproduced in the coordinate system (x, y), the image formed by the areas adjacent to the In this case, this image is a so-called image of layers associated with a segmented wall image, and contours between adjacent adjacent regions in this image of layers, so-called stratification contours, each of which is a section of the intersection of the stratification plane with the side wall wells or core.
2. Метод по п. 1, отличающийся тем, что критерием, связанным с отображаемой характеристикой, является параметр, а именно, амплитуда, связанный с этой характеристикой. 2. The method according to p. 1, characterized in that the criterion associated with the displayed characteristic is a parameter, namely, the amplitude associated with this characteristic.
3. Метод по п. 2, отличающийся тем, что единый коэффициент присвоенный всем пикселям одной и той же прилегающей составляющей, является средним значением параметра, а именно, амплитуды, связанного с отображаемой характеристикой для точек линий, сгруппированных в этой прилегающей составляющей. 3. The method according to p. 2, characterized in that the single coefficient assigned to all pixels of the same adjacent component is the average value of the parameter, namely, the amplitude associated with the displayed characteristic for the points of the lines grouped in this adjacent component.
4. Метод по п. 3, отличающийся тем, что слияние прилегающих областей осуществляется путем группирования прилегающей области со средним данным значением параметра с соседней прилегающей областью, имеющей среднее значение параметра, наиболее близкое по умолчанию, путем последовательного слияния, начиная с прилегающей области с наивысшим средним значением параметра и далее по убывающей среднего значения параметра, придаваемого каждой прилегающей области, при этом, после каждого слияния двух прилегающих областей, производится пересчет среднего значения параметра полученной прилегающей области, до начала нового слияния, начиная с оставшихся прилегающих областей, включая эту полученную прилегающую область. 4. The method according to p. 3, characterized in that the merging of adjacent areas is carried out by grouping the adjacent area with the average value of the parameter with the adjacent adjacent area, having the average value of the parameter closest to the default, by successively merging, starting from the adjacent area with the highest the average value of the parameter and then in decreasing average value of the parameter assigned to each adjacent region, and after each merger of two adjacent regions, the average the last parameter value of the resulting adjacent region, before the start of a new merger, starting from the remaining adjacent regions, including this obtained adjacent region.
5. Метод по любому из пп. 1-4, отличающийся тем, что присоединяется каждая прилегающая область со сглаженными контурами, для которой число образующих точек ниже порогового значения, к наиболее близкой соседней прилегающей области со сглаженными контурами, например, к области, имеющей наиболее близкое среднее значение параметра. 5. The method according to any one of paragraphs. 1-4, characterized in that each adjacent region with smooth contours is attached, for which the number of generating points is below the threshold value, to the nearest adjacent adjacent region with smooth contours, for example, to the region having the closest average parameter value.
6. Метод по одному из пп. 1-5, отличающийся тем, что дополнительно объединяются в пару, начиная с N изображений слои, каждый из которых вытекает из N изображений стенки, используемых для воспроизведения боковой стенки скважины или керна, однополярных стратификационных контуров, которые сообщаются в этих N изображений слоев, для построения синусоид, представляющих границы стратификационных слоев. 6. The method according to one of paragraphs. 1-5, characterized in that it is further paired, starting with N images, layers, each of which follows from N wall images used to reproduce the side wall of the well or core, unipolar stratification loops that are communicated in these N layer images, building sinusoids representing the boundaries of stratification layers.
7. Метод по п. 6, отличающийся тем, что объединение в пару стратификационных контуров, впоследствии именуемых контурами для построения синусоид, ограничивающих стратификационные слои, осуществляется путем серии операций, которые, принимая в качестве отсчетной точки положение, когда определена синусоида Sk, ограничивающая слои, состоят в следующем: а) выбор среди контуров, представленных на N изображений слоев, которые расположены ниже синусоиды Sk, первого базового контура, выбираемого из наиболее близко расположенного к Sk контура и первого встретившегося после Sk контура; b) определение в изображениях слоев, не включающих первый базовый контур, контуров той же полярности, которые соответствуют этому первому базовому контуру и представляют N-1 первичных контуров; с) построение всех синусоид, каждая из которых включает первый базовый контур и объединяет ряд первичных контуров от 1 до N-1, принять за оптимальную синусоиду S01 ту из синусоид, которая имеет наибольшее значение Q1, превышающее порог Qs критерия Q, отражающего качество стратификационных плоскостей; d) выбор на изображении слоев, включающем первый базовый контур, второго базового контура, включающего контур с той же полярностью, что и у первого базового контура, и непосредственно следующий за ним; e) определение в изображениях слоев, не включающих второй базовый контур, контуров с той же полярностью, которые соответствуют второму базовому контуру и определение N-1 вторичных контуров; f) построение всех синусоид, каждая из которых включает второй базовый контур и объединяет контуры от 1 до N-1, выбираемые в группе всех первичных и вторичных контуров, таким образом, чтобы для этого выбора был один контур на изображение, принятие за оптимальную синусоиду S02 ту из синусоид, которая имеет наибольшее значение Q2, превышающее порог Qs критерия качества Q; g) сравнение оптимальных синусоид S01 и S02, и (i) утверждение синусоиды S01 в качестве границы слоев Sk+1, если синусоида S01 параллельна синусоиде S02, или если она пересекает S01 и имеет значение Q2 критерия качества меньше Q1, обозначение контуров утвержденной синусоиды S01 на N изображений слоев как границу слоев Sk+1 или (ii) исключение оптимальной синусоиды S01 и первого базового контура, если оптимальная синусоида S02 пересекает синусоиду S01 и имеет значение Q2 критерия качества выше значения Q1; и h) повторение серии операций от а) до g), начиная с контуров, представленных на N изображений слоев, которые расположены ниже синусоиды Sk+1, в случае операций согласно g(i), и ниже синусоиды Sk, в случае операций согласно g(ii), продолжение операции до последних контуров для группирования в пары, представленных на N изображений слоев.7. The method according to p. 6, characterized in that the pairing of stratification loops, subsequently referred to as loops for constructing sinusoids, limiting the stratification layers, is carried out by a series of operations, which, taking as a reference point the position when a sinusoid S k , limiting layers, consist of the following: a) among the contours shown on the N images of the layers, which are located below the sine wave S k , select the first basic circuit selected from the circuit closest to S k and the first the first circuit encountered after S k ; b) the definition in the images of layers that do not include the first base loop, the contours of the same polarity that correspond to this first base loop and represent N-1 primary loops; c) the construction of all sinusoids, each of which includes a first basic circuit and combines a series of primary circuits from 1 to N-1, take for the optimal sinusoid S 01 that of the sinusoids that has the largest value of Q 1 exceeding the threshold Q s of the criterion Q, reflecting quality of stratification planes; d) selecting in the image of the layers including the first basic circuit, the second basic circuit including the circuit with the same polarity as the first basic circuit, and immediately following it; e) the definition in the images of layers that do not include a second basic circuit, the contours with the same polarity that correspond to the second basic circuit and the definition of N-1 secondary circuits; f) the construction of all sinusoids, each of which includes a second base circuit and combines the circuits from 1 to N-1, selected in the group of all primary and secondary circuits, so that for this choice there was one circuit per image, taking for the optimal sine wave S 02 the one of the sinusoids that has the largest value of Q 2 , exceeding the threshold Q s of the quality criterion Q; g) comparing the optimal sinusoids S 01 and S 02 , and (i) approving the sinusoid S 01 as the layer boundary S k + 1 if the sinusoid S 01 is parallel to the sinusoid S 02 , or if it intersects S 01 and has a Q 2 value less than Q 1 , the designation of the contours of the approved sinusoid S 01 by N layer images as the boundary of the layers S k + 1 or (ii) the exclusion of the optimal sinusoid S 01 and the first base contour if the optimal sinusoid S 02 intersects the sinusoid S 02 and has a value of Q 2 criteria qualities higher than Q 1 ; and h) repeating a series of operations a) to g), starting from the contours shown on N layer images that are below the sine wave S k + 1 , in the case of operations according to g (i), and below the sinusoid S k , in the case of operations according to g (ii), the operation is continued to the last contours for grouping in pairs represented on N layer images.
8. Метод по п. 7, отличающийся тем, что первая синусоида S1, ограничивающая слои, получается путем осуществления последовательности операций, заключающихся в следующем: отбор на каждом из N изображений слоев первого контура, выбор среди этих отобранных первых контуров, контура наименьшей глубины в качестве базового контура; определение на изображениях слоев, не включающих базовый контур, контуров той же полярности, которые соответствуют базовому контуру и определяют N-1 первичных контуров; и построение оптимальной синусоиды S1, или (α) пунктиром, или (β) с применением процедуры в соответствии с процедурой по пп. от c) до g).8. The method according to p. 7, characterized in that the first sinusoid S 1 bounding the layers is obtained by performing a sequence of operations consisting in the following: selecting on each of the N images the layers of the first contour, choosing among these selected first contours, the contour of the smallest depth as a basic circuit; the definition on the images of layers that do not include the basic circuit, the contours of the same polarity, which correspond to the basic circuit and define N-1 primary circuits; and the construction of the optimal sinusoid S 1 , or (α) by the dashed line, or (β) using the procedure in accordance with the procedure of PP. from c) to g).
9. Метод по любому из пп. 1-8, отличающийся тем, что при сегментации каждого изображения стенки, на прилегающие составляющие, группирование точек линий изображения стенки в однородный участок, образующий прилегающую составляющую, осуществляется таким образом, что разность значений, принимаемых параметром, связанным с отражаемой характеристикой, в частности, с амплитудой этой характеристики, в двух произвольных соседних точках этого участка, будет иметь значение меньше порогового значения S и, при этом группировании, разница между значением параметра в новой точке для группирования и усредненной величиной значений этого параметра для уже сгруппированных точек, будет также иметь меньшее значение, чем пороговое значение Sm.9. The method according to any one of paragraphs. 1-8, characterized in that when segmenting each wall image into adjacent components, the grouping of the points of the wall image lines into a homogeneous section forming the adjacent component is carried out in such a way that the difference in the values taken by the parameter associated with the reflected characteristic, in particular with the amplitude of this characteristic, at two arbitrary neighboring points of this section, it will have a value less than the threshold value S and, with this grouping, the difference between the parameter value at the new point e for grouping and averaged values of this parameter for already grouped points, will also have a lower value than the threshold value S m .
10. Метод по любому из пп. 1-8, отличающийся тем, что при сегментации каждого изображения стенки на прилегающие составляющие, группирование точек линий изображения стенки в однородный участок, образующий прилегающую составляющую, осуществляется таким образом, что разница значений, принимаемых параметром, связанным с отражаемой характеристикой, например, с амплитудой этой характеристики, в двух произвольных соседних точках этого участка по оси х, будет иметь значение меньше порогового значения Sx, и что разница значений, принимаемых параметром, связанным с отражаемой характеристикой, например, с амплитудой этой характеристики, в двух произвольных соседних точках этого участка по оси у, будет иметь значение меньше порогового значения Sy, и что разница между значением параметра в новой точке для группирования и средней величиной значений этого параметра для уже сгруппированных точек, будет также иметь меньшее значение, чем пороговое значение Sm.10. The method according to any one of paragraphs. 1-8, characterized in that when segmenting each wall image into adjacent components, the grouping of the points of the wall image lines into a homogeneous section forming the adjacent component is carried out in such a way that the difference in the values taken by the parameter associated with the reflected characteristic, for example, with the amplitude this characteristic in arbitrary two adjacent points of this plot along the x axis will have a value less than the threshold value S x, and that difference values, the received parameter associated with reflecting my characteristic, for example, with the amplitude of this characteristic, two arbitrary neighboring points of this section along the y axis, will have a value smaller than the threshold S y, and the difference between the value of the parameter at a new point to group and the average value of the parameter values for the already grouped points will also have a smaller value than the threshold value S m .
11. Метод по п. 10, отличающийся тем, что пороговое значение Sx имеет величину порогового значения большую, чем пороговое значение Sy.11. The method according to p. 10, characterized in that the threshold value S x has a threshold value greater than the threshold value S y .
12. Метод по п.10 или 11, отличающийся тем, что пороговое значение Sm имеет большую величину, чем пороговое значение Sm.12. The method according to claim 10 or 11, characterized in that the threshold value S m has a larger value than the threshold value S m .
13. Метод по любому из пп. 1-12, отличающийся тем, что до сегментации на прилегающие составляющие, изображения стенки подвергаются фильтрации для удаления плоскостных неоднородностей, типа открытых трещин. 13. The method according to any one of paragraphs. 1-12, characterized in that prior to segmentation into adjacent components, wall images are filtered to remove planar inhomogeneities, such as open cracks.
14. Метод по любому из пп. 7-13, отличающийся тем, что сообщение между базовым контуром и N-1 контуров той же полярности, что и базовый контур, осуществляется таким образом, что изменение толщины слоя, ограниченного свыше этими контурами, при переходе от изображения, содержащего базовый контур, к одному из любых других изображений, будет меньше порогового значения. 14. The method according to any one of paragraphs. 7-13, characterized in that the communication between the base circuit and N-1 circuits of the same polarity as the base circuit is carried out in such a way that the thickness of the layer bounded above these circuits changes when moving from an image containing the basic circuit to one of any other images will be less than the threshold value.
15. Метод по любому из пп. 1-14, отличающийся тем, что изображения стенки состоят из изображений, в частности, электроизображений стенки скважины, пробуренной в геологической породе. 15. The method according to any one of paragraphs. 1-14, characterized in that the wall image consists of images, in particular, electrical images of the wall of the well drilled in geological rock.
16. Метод по любому из пп. 1-14, отличающийся тем, что изображения стенки состоят из изображений разверток кернов, отобранных в геологической породе. 16. The method according to any one of paragraphs. 1-14, characterized in that the wall image consists of images of core scans selected in geological rock.