[发明专利]基于蓝噪声采样的标准井筛选可视分析方法

说明书

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。

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].SearchDiscovery，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 VisualizationComputer 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 VisualizationComputer 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：