[发明专利]一种测井数据采集处理系统

说明书

本发明公开了一种测井数据采集处理系统，包括目标数据采集模块，用于进行测井数据以及周围环境数据的采集，并将采集到的数据发送到监测终端；所述监测终端内设有数据预处理模块、数据特征提取模块、数据识别分类模块、数据评估模块、图形绘制模块、计算分析模块、数据定位模块，基于所述特征数据为完成分割聚合的数据在数据库中找到合适的位置。本发明将基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法和MapReduce进行了结合，提高了大规模数据的分析效率，从而将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据，进而完成数据挖掘；基于Simulink模拟计算不同数据所对应的模型，实现了数据的仿真分析。

技术领域

本发明涉及测井数据采集处理领域，具体涉及一种测井数据采集处理系统。

背景技术

测井，也叫地球物理测井或石油测井，简称测井，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性，测量地球物理参数的方法，属于应用地球物理方法之一。石油钻井时，在钻到设计井深深度后都必须进行测井，又称完井电测，以获得各种石油地质以及工程技术资料，即油层深度、厚度等信息，作为完井和油田开发的原始资料，这种测井习惯上称为裸眼测井。而在油井下完套管后所进行的第二次测井，习惯上称为生产测井或开发测井，这是为了判断测量套管固井质量，随后需要进行射孔，即用专门的射孔枪将套管和水泥环部分射开，使井筒与地层联通，达到油气流入井筒的目的，然后，将油气通过井筒送到地面。

传统的测井数据采集处理系统普遍存在以下缺陷：

(1)监测设备的工作数据未考虑在监测结果内，从而一定程度上影响了监测结果的准确性；

(2)监测数据的存储大多采用人工分类进行，工作量大的同时，一定程度上容易造成错误；

(3)系统功能较为单一。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种测井数据采集处理系统，在进行测井数据分析时结合了周围环境参数数据，提高了检测结果的精确性，将基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法和MapReduce进行了结合，提高了大规模数据的分析效率，从而将纷繁多样的海量数据转换成具有信息和商业价值的可用数据，进而完成数据挖掘，基于数据定位模块实现数据的分类存储，大大减轻了工作人员的工作量，系统自带各种目标结果获取功能，大大方便了工作人员的使用。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种测井数据采集处理系统，包括：

目标数据采集模块，用于进行测井数据以及周围环境数据的采集，并将采集到的数据发送到监测终端；所述监测终端内设有：

数据预处理模块，采用基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法对目标数据进行预处理；

数据特征提取模块，采用MapReduce对完成预处理的数据进行特征提取；

数据识别分类模块，基于BP神经网络模型根据特征数据对完成分割聚合的数据进行识别分类；

数据评估模块，基于数据识别分类模块的识别分类结果进行对应数据转换模型、数据评估模型的调用，并输出对应的转换结果、评估结果；

图形绘制模块，用于根据接收到的目标数据生成各种曲线图；

计算分析模块，内设算法编辑模块，用于通过各种算法进行目标结果的获取；

数据定位模块，基于所述特征数据为完成分割聚合的数据在数据库中找到合适的位置，并为其找到相似数据点，建立其与相似数据点之间的关系。

进一步地，所述数据转换模型采用PCA-BP神经网络模型。

进一步地，所述数据评估模型通过Simulink搭建。