Haar小波变换在废弃河道识别中的应用

"这篇论文是2012年由浙江大学地球科学系的研究人员发表的，主要研究了基于Haar小波变换的渐弃型废弃河道沉积微相的自动识别技术。文章探讨了如何利用这种技术对测井曲线进行分析，以区分渐弃型废弃河道和普通河道，提高沉积微相分析的效率和准确性。" 正文: 在石油勘探和开发领域，沉积微相分析是至关重要的，因为它可以帮助理解地层的复杂结构，特别是废弃河道的存在对油气储藏的影响。这篇论文提出了一个创新的方法，即通过Haar小波变换来处理测井曲线，从而实现对渐弃型废弃河道的自动识别。 Haar小波变换是一种简单且实用的小波分析方法，它能将复杂的信号分解成不同尺度的细节和粗略信息。在本文中，研究人员利用这种方法将测井曲线的信号分解为宏观特征、细节信息和噪声三部分。这一过程有助于提取出与沉积微相密切相关的有效信息，同时减少干扰因素。 论文进一步采用了Bayes判别分析，这是一种统计学上的分类方法，可以基于概率理论对数据进行分类。通过对经过小波变换后的SP（自然伽马）、RMN（电阻率中子）和RMG（电阻率伽马）测井曲线的宏观特征信息进行Bayes分析，研究人员构建了一个判相模型，用以区分渐弃型废弃河道和普通河道与其他沉积微相。 此外，由于渐弃型废弃河道和普通河道在微电极幅度差上存在差异，论文中还建立了RMN-RMG值与地层深度的拟合曲线。这条曲线的斜率成为判相的重要依据，通过分析斜率变化，可以准确识别出渐弃型废弃河道的位置。 为了实现这一识别方法的自动化，研究团队使用C/C++编程语言在C++Builder平台上编写了应用程序。该程序可以处理测井曲线数据，进行沉积微相分析，并自动生成平面相图，大大提高了分析效率。 论文最后展示了该方法在实际应用中的效果，特别是在大庆油田的1480口井和20口井的测井曲线分析中，识别准确率超过80%，证明了该方法的实用性和有效性。 这篇论文提出的基于Haar小波变换的识别方法为废弃河道的自动识别提供了一种新的工具，对于提升地质分析的精度和速度，以及支持油田的生产决策具有重要意义。这种方法的成功实施也为其他领域的数据分析提供了借鉴。