测井解释曲线的信息提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种测井解释曲线的信息提取方法及装置，属于测井曲线领域。方法包括：提取测井解释曲线图片中每个像素的RGB值得到RGB值集合；对RGB值集合中的元素进行分类得到分类集合；将分类集合中属于同一类的像素的坐标信息记录至对应的第一坐标数组中；判断测井解释曲线图片是否包含背景色；当测井解释曲线图片不包含背景色时，确定分类集合中每个类的像素对应的图像类型；确定每条测井曲线的边界像素，获取边界像素对应的横坐标；获取人工确定的每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、分段数及每个分段的段值域范围；将每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标；计算每条测井曲线的特征量得到其信息。本发明专利技术可快速、准确地完成信息提取。

Information extraction method and device for log interpretation curve

The invention discloses an information extraction method and a device for logging interpretation curves, belonging to the field of logging curves. The methods include: extracting the RGB value set of each pixel in the log interpretation curve picture; classifying the elements in the RGB value set to get the classification set; recording the coordinate information of the pixels belonging to the same class in the classification set to the corresponding first coordinate array; judging whether the log interpretation curve picture contains background or not. When the log interpretation curve picture does not contain the background color, the image type corresponding to each class pixel in the classification set is determined; the boundary pixel of each log curve is determined, and the abscissa corresponding to the boundary pixel is obtained; the curve value, the number of segments and each subsection corresponding to the boundary pixel of each log curve determined manually are obtained. The range of segment values of each segment, the value of the curve of each pixel at each segment is converted into the abscissa of the corresponding pixel, and the information is obtained by calculating the characteristic values of each log curve. The invention can extract information quickly and accurately.

【技术实现步骤摘要】
测井解释曲线的信息提取方法及装置
本专利技术涉及测井曲线
，特别涉及一种测井解释曲线的信息提取方法及装置。
技术介绍
测井解释曲线是石油地质勘探部门中的一种重要曲线，它不仅反映了地下岩石的矿物成分，也反映了岩石的结构和孔隙度等特征，主要用于油层的对比、厚度的划分、油层的参数解释及精细地质描述等方面。在将测井解释曲线应用于油层对比、厚度划分等方面时，需要对测井解释曲线的信息进行提取。目前在对测井解释曲线的信息进行提取时，主要有两种方法。方法一：人工通过坐标纸直接从测井解释曲线中读取数据；方法二：通过计算机技术对测井解释曲线对应的图件进行数字化处理，以完成数据转换后，提取其中的信息。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题：方法一受限于人的视觉和标记的精度，手工不可能准确地标记测井解释曲线中的每一点，导致提取结果不准确；另外，当测井解释曲线中的数据波动频繁时，不仅人的工作复杂性大大增大，工作量大大提高，而且测井解释曲线的信息提取时效性降低。方法二虽然较为便捷，且时效性高，目前在测井解释曲线信息提取中应用面较广，但在应用过程中，由于数字化成果信息转换方法不同，导致其效果也相差很大，当提取的信息复杂度较高时，由于其缺少人工干预过程，提取结果与实际结果误差较大。
技术实现思路
为了解决现有技术中对测井解释曲线的信息提取结果不准确、人工工作复杂性及工作量大、信息提取时效性低及提取结果与实际结果误差较大等问题，本专利技术实施例提供了一种测井解释曲线的信息提取方法及装置。所述技术方案如下：一方面，提供了一种测井解释曲线的信息提取方法，所述方法包括：将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片，并提取所述测井解释曲线图片中每个像素的红绿蓝RGB值，得到所述测井解释曲线图片对应的RGB值集合；根据所述RGB值集合中每个元素的R值、G值和B值对所述RGB值集合中的元素进行分类，得到分类集合；将所述分类集合中属于同一类的像素的坐标信息记录至对应的第一坐标数组中；判断所述测井解释曲线图片是否包含背景色；当所述测井解释曲线图片不包含背景色时，确定所述分类集合中每个类的像素对应的图像类型，所述图像类型为人工确定，且所述图像类型包括至少一条测井曲线；确定每条测井曲线的边界像素；获取所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，获取人工确定的所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、分段数及每个分段的段值域范围；根据所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、所述每个分段的段值域范围及所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，将所述每条测井曲线每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标；根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线的特征量，得到每条测井曲线的信息。可选地，所述将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片，包括：将测井解释曲线转化为计算机可识别的初始测井解释曲线图片；去除所述初始测井解释曲线图片中的噪音，得到所述测井解释曲线图片。可选地，所述根据所述RGB值集合中每个元素的R值、G值和B值对所述RGB值集合中的元素进行分类，包括：确定所述RGB值集合中任两个元素的R值、G值和B值的波动范围是否小于预设数值；当任两个元素的R值、G值和B值的波动范围均小于所述预设数值时，确定所述任两个元素对应的像素为同一类。可选地，所述判断所述测井解释曲线图片是否包含背景色之后，还包括：当所述测井解释曲线图片包含背景色时，从所述测井解释曲线图片中获取需要提取的各个图像类型的至少两个关键点，所述关键点为人为选取的，且所述关键点之间的连线代表所述图像类型的变化规律；建立每两个相邻关键点之间的直线关系式，得到直线关系式集合；将所述各个图像类型对应的像素的横坐标代入对应的直线关系式中，计算所述各个图像类型对应的像素的纵坐标；当计算得到的任一像素的纵坐标与所述第一坐标数组中记录的对应像素的纵坐标之间的差值小于预设阈值时，将所述任一像素的坐标信息记录至对应的第二坐标数组中；确定所述第二坐标数组中的像素对应的图像类型，所述图像类型为人工确定。可选地，所述图像类型还包括测井边框，所述确定每条测井曲线的边界像素，包括：获取每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值，所述坐标数组为第一坐标数组或第二坐标数组；判断所述图像类型中是否包括测井边框；当所述图像类型中不包括测井边框时，将所述每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值对应的像素，确定为所述每条测井曲线的边界像素。可选地，所述判断所述图像类型中是否包括测井边框之后，还包括：当所述图像类型中包括测井边框时，根据所述测井边框对应的像素的横坐标和所述测井边框包含的像素个数，计算所述测井边框所有像素横坐标的分布概率集合；记录所述分布概率集合中分布概率最大值对应像素的横坐标，得到所述测井边框的位置信息数组；将每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值与所述位置信息数组中的元素进行比对，并根据比对结果确定所述每条测井曲线的边界像素。可选地，所述根据所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、所述每个分段的段值域范围及所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，将所述每条测井曲线每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标，包括：根据所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、所述每个分段的段值域范围及所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，通过如下公式将所述每条测井曲线每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标：CurPiXX＝CurPiXmin+(CurVal-CurValmin)×(CurPiXmax-CurPiXmin)/(CurValmax-CurValmin)式中，CurVal为任一条测井曲线上任一分段处像素的曲线值，CurPiXX为所述CurVal对应的像素的横坐标，CurPiXmin和CurPiXmax分别为所述任一条测井曲线边界像素对应的横坐标，CurValmin和CurValmax为所述任一条测井曲线边界像素对应的曲线值。可选地，所述根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线的特征量，得到每条测井曲线的信息，包括：根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线每个分段的曲线统计分布图和每条测井曲线的曲线累计分布图，将所述曲线统计分布图和所述曲线累计分布图作为每条测井曲线的信息。可选地，所述根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线每个分段的曲线统计分布图和每条测井曲线的曲线累计分布图，包括：对于任一条测井曲线的任一个分段，根据所述任一个分段处像素的横坐标和每个像素的坐标信息统计落在所述任一个分段上的像素个数和所述任一条测井曲线包括的像素总数；根据所述任一个分段上的像素个数和所述任一条测井曲线包括的像素总数通过如下公式计算每条测井曲线每个分段的曲线统计分布图和每条测井曲线的曲线累计分布图：式中，T1i和T2i分别为所述任一条测井曲线第i个分段的曲线统计分布图和曲线累计分布图，Numi为所述任一条测井曲线第i个分段的像素个数，NumMax为所述任一条测井曲线对应的像素总数，FDnum为分段数。另一方面，提供了一种测井解释曲线的信息提取装置，所述装置包括：处理模块，用于将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测井解释曲线的信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片，并提取所述测井解释曲线图片中每个像素的红绿蓝RGB值，得到所述测井解释曲线图片对应的RGB值集合；根据所述RGB值集合中每个元素的R值、G值和B值对所述RGB值集合中的元素进行分类，得到分类集合；将所述分类集合中属于同一类的像素的坐标信息记录至对应的第一坐标数组中；判断所述测井解释曲线图片是否包含背景色；当所述测井解释曲线图片不包含背景色时，确定所述分类集合中每个类的像素对应的图像类型，所述图像类型为人工确定，且所述图像类型包括至少一条测井曲线；确定每条测井曲线的边界像素；获取所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，并获取人工确定的所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、分段数及每个分段的段值域范围；根据所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、所述每个分段的段值域范围及所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，将所述每条测井曲线每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标；根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线的特征量，得到每条测井曲线的信息。

【技术特征摘要】
1.一种测井解释曲线的信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片，并提取所述测井解释曲线图片中每个像素的红绿蓝RGB值，得到所述测井解释曲线图片对应的RGB值集合；根据所述RGB值集合中每个元素的R值、G值和B值对所述RGB值集合中的元素进行分类，得到分类集合；将所述分类集合中属于同一类的像素的坐标信息记录至对应的第一坐标数组中；判断所述测井解释曲线图片是否包含背景色；当所述测井解释曲线图片不包含背景色时，确定所述分类集合中每个类的像素对应的图像类型，所述图像类型为人工确定，且所述图像类型包括至少一条测井曲线；确定每条测井曲线的边界像素；获取所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，并获取人工确定的所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、分段数及每个分段的段值域范围；根据所述每条测井曲线的边界像素对应的曲线值、所述每个分段的段值域范围及所述每条测井曲线的边界像素对应的横坐标，将所述每条测井曲线每个分段处像素的曲线值转换成对应像素的横坐标；根据转换结果及所述分类集合中每个像素的坐标信息计算每条测井曲线的特征量，得到每条测井曲线的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将测井解释曲线处理为测井解释曲线图片，包括：将测井解释曲线转化为计算机可识别的初始测井解释曲线图片；去除所述初始测井解释曲线图片中的噪音，得到所述测井解释曲线图片。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述RGB值集合中每个元素的R值、G值和B值对所述RGB值集合中的元素进行分类，包括：确定所述RGB值集合中任两个元素的R值、G值和B值的波动范围是否小于预设数值；当任两个元素的R值、G值和B值的波动范围均小于所述预设数值时，确定所述任两个元素对应的像素为同一类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述测井解释曲线图片是否包含背景色之后，还包括：当所述测井解释曲线图片包含背景色时，从所述测井解释曲线图片中获取需要提取的各个图像类型的至少两个关键点，所述关键点为人为选取的，且所述关键点之间的连线代表所述图像类型的变化规律；建立每两个相邻关键点之间的直线关系式，得到直线关系式集合；将所述各个图像类型对应的像素的横坐标代入对应的直线关系式中，计算所述各个图像类型对应的像素的纵坐标；当计算得到的任一像素的纵坐标与所述第一坐标数组中记录的对应像素的纵坐标之间的差值小于预设阈值时，将所述任一像素的坐标信息记录至对应的第二坐标数组中；确定所述第二坐标数组中的像素对应的图像类型，所述图像类型为人工确定。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述图像类型还包括测井边框，所述确定每条测井曲线的边界像素，包括：获取每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值，所述坐标数组为第一坐标数组或第二坐标数组；判断所述图像类型中是否包括测井边框；当所述图像类型中不包括测井边框时，将所述每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值对应的像素，确定为所述每条测井曲线的边界像素。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述图像类型中是否包括测井边框之后，还包括：当所述图像类型中包括测井边框时，根据所述测井边框对应的像素的横坐标和所述测井边框包含的像素个数，计算所述测井边框所有像素横坐标的分布概率集合；记录所述分布概率集合中分布概率最大值对应像素的横坐标，得到所述测井边框的位置信息数组；将每条测井曲线对应的坐标数组中的横坐标最大值和横坐标最小值与所述位置信息数组中的元素进行比对，并根据比对结果确定所述每条测井曲线的边界像素。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：黄瑞，王瑞河，陈程，吴贺禹，蒋祺，王增飞，
申请(专利权)人：北京中油瑞飞信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11