一种砂砾岩粒度智能分析系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及一种砂砾岩粒度智能分析系统和方法，该系统设置了依次相连的数据读取模块、数据清洗模块、数据分类模块、粒度图件自动绘制模块、累计粒度概率曲线自动生成模块和沉积环境分析模块，各模块协同工作，利用人工智能绘图技术自动绘制需要分析砂砾岩的粒度直方图、频率曲线图和粒度频率累计曲线，最后可以基于聚类算法和不同的分类算法将累计粒度曲线所代表的沉积环境自动分类，代替传统的凭着直觉分类的方式，对砂砾岩粒度全部自动化智能分析，提高了工作效率。

An Intelligent Analysis System for Gravel Particle Size

【技术实现步骤摘要】
一种砂砾岩粒度智能分析系统和方法
本专利技术属于油藏储层分析领域，具体涉及一种砂砾岩粒度智能分析系统和方法。
技术介绍
在储层分析过程中，粒度分析一直都是用于分析沉积环境的基本手段，但是常规的粒度分析过程繁琐，需要手工整理很多数据，手工绘制很多基本的图件，待图件绘制完成之后，研究者需要根据手工绘制得到的粒度累计概率曲线的类型来手工划分沉积相的类型，通常一套流程下来，费时费力，并且如果换一种属性，则图件都得重新绘制，可重复性低。
技术实现思路
为解决现有的技术问题，本专利技术提出一种砂砾岩粒度智能分析系统，其基于沉积岩石学中的碎屑岩粒度分类理论，在砂砾岩粒度数据的自动读取和清洗后，在储层分析过程中，利用人工智能绘图技术自动绘制需要分析砂砾岩的粒度直方图、频率曲线图和粒度频率累计曲线，重点是最后可以基于聚类算法和不同的分类算法将累计粒度曲线所代表的沉积环境自动分类，代替传统的凭着直觉分类的方式，对砂砾岩粒度全部自动化智能分析，提高了工作效率。本专利技术还涉及一种砂砾岩粒度智能分析方法。本专利技术的技术方案如下：一种砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，包括依次相连的数据读取模块、数据清洗模块、数据分类模块、粒度图件自动绘制模块、累计粒度概率曲线自动生成模块、沉积环境分析模块；所述数据读取模块基于面向对象的程序读取砂砾岩粒度数据；再由所述数据清洗模块清洗所述砂砾岩粒度数据；所述数据分类模块对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据；所述粒度图件自动绘制模块利用人工智能绘图技术绘制直方图和粒度曲线，并基于绘制的直方图的顶边中点连线以及粒度曲线所示数据的累加来自动获取粒度累计曲线；所述累计粒度概率曲线自动生成模块根据粒度累计曲线使用累计重量百分比作概率来自动生成累计粒度概率曲线图，所述累计粒度概率曲线图的横坐标为粒度值，纵坐标为概率百分数标度；所述沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图利用聚类算法和分类算法进行沉积环境的自动分析进而得到沉积环境的结果。上述砂砾岩粒度智能分析系统，优选地，还包括CM图自动绘制模块，所述CM图自动绘制模块连接数据分类模块和沉积环境分析模块；所述数据分类模块对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据至粒度图件自动绘制模块，提取绘制CM图所需数据至CM图自动绘制模块；所述CM图自动绘制模块利用人工智能绘图技术计算得出各砂砾岩样品的C值和M值进而自动绘制CM图；所述沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图和CM图，建立基础分类模版，并利用聚类算法和分类算法对CM图中的CM值所代表的点进行划分后与所述基础分类模板进行比对分析，得到沉积环境的结果。优选地，所述沉积环境分析模块利用的所述分类算法包括支持向量机、logistic回归、决策树和随机森林算法中的一种或任意结合，利用所述分类算法划分沉积环境。优选地，所述数据读取模块基于python读取砂砾岩粒度数据；所述数据分类模块基于pandas工具或numpy工具对清洗后的数据进行自动分类处理。优选地，所述数据清洗模块的数据清洗包括对所述砂砾岩粒度数据去重和空值转化。一种砂砾岩粒度智能分析方法，其特征在于，所述方法先基于面向对象的程序读取砂砾岩粒度数据，再对所述砂砾岩粒度数据进行清洗，对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据；然后利用人工智能绘图技术绘制直方图和粒度曲线，并基于绘制的直方图的顶边中点连线以及粒度曲线所示数据的累加来自动获取粒度累计曲线；根据粒度累计曲线使用累计重量百分比作概率来自动生成累计粒度概率曲线图，所述累计粒度概率曲线图的横坐标为粒度值，纵坐标为概率百分数标度；再根据累计粒度概率曲线图利用聚类算法和分类算法进行沉积环境的自动分析进而得到沉积环境的结果。优选地，所述方法在对清洗后的数据进行自动分类处理时，还提取绘制CM图所需数据，并利用人工智能绘图技术计算得出各砂砾岩样品的C值和M值进而自动绘制CM图；根据累计粒度概率曲线图和CM图，建立基础分类模版，并利用聚类算法和分类算法对CM图中的CM值所代表的点进行划分后与所述基础分类模板进行比对分析，得到沉积环境的结果。优选地，所述方法利用的所述分类算法包括支持向量机、logistic回归、决策树和随机森林算法中的一种或任意结合，利用所述分类算法划分沉积环境。优选地，所述方法先基于面向对象的程序读取砂砾岩粒度数据具体为基于python读取砂砾岩粒度数据；对清洗后的数据进行自动分类处理具体为基于pandas工具或numpy工具对清洗后的数据进行自动分类处理。优选地，对所述砂砾岩粒度数据进行的清洗包括对所述砂砾岩粒度数据去重和空值转化。本专利技术的技术效果如下：本专利技术涉及一种砂砾岩粒度智能分析系统，设置了依次相连的数据读取模块、数据清洗模块、数据分类模块、粒度图件自动绘制模块、累计粒度概率曲线自动生成模块、沉积环境分析模块，各模块协同工作，整体基于沉积岩石学中的碎屑岩粒度分类理论，在砂砾岩粒度数据的自动读取和清洗后，在储层分析过程中，粒度图件自动绘制模块利用人工智能绘图技术自动绘制需要分析砂砾岩的粒度直方图、频率曲线图和粒度频率累计曲线，累计粒度概率曲线自动生成模块根据粒度累计曲线使用累计重量百分比作概率来自动生成累计粒度概率曲线图，重点是我们最后可以通过沉积环境分析模块基于聚类算法和不同的分类算法(比如支持向量机、logistic回归算法、决策树算法等等)将累计粒度曲线所代表的沉积环境自动分类，进行沉积环境的自动分析进而得到沉积环境的结果，采用本专利技术系统进行砂砾岩粒度分析，数据的读取、清洗、筛选、转化，图件绘制以及沉积环境分析处理都可以通过软件、程序自动化实现，而且当增加额外的分析要点，也可以通过更改个别的属性，来达到分析的目地，避免了传统方法过度依赖人工作业导致的效率低下，实现对砂砾岩粒度全部自动化智能分析，提高了工作效率。优选地，本专利技术砂砾岩粒度智能分析系统还包括CM图自动绘制模块，CM图自动绘制模块利用人工智能绘图技术计算得出各砂砾岩样品的C值和M值进而自动绘制CM图。CM图是应用每个样品的C值和M值绘制成的图件，C值为粒度累计曲线上颗粒含量1％处对应的粒径，M值是粒度累计曲线上颗粒含量50％处对应的粒径。C值与样品中最粗颗粒的粒径相当，而代表了水动力搅动开始搬运的最大能量；M值是中值，代表了水动力的平均能量。可以通过自动绘制CM图来表示研究区的粒度沉积类型。此时沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图和CM图，建立基础分类模版，可以将CM图上的点投影到点中，并利用聚类算法和分类算法对CM图中的CM值所代表的点进行划分后与所述基础分类模板进行比对分析，得到沉积环境的结果。从而本专利技术的系统更加完善，进一步增强了沉积环境的结果的可靠性，提高砂砾岩粒度智能分析的精度。本专利技术还涉及一种砂砾岩粒度智能分析方法，该方法与上述砂砾岩粒度智能分析系统相对应，可以理解为是实现上述系统的方法，该方法进行了数据自动读取、数据自动清洗、数据自动分类、粒度图件自动绘制、累计粒度概率曲线自动生成以及沉积环境智能分析，结合基于面向对象的程序、人工智能绘图技术、聚类算法和分类算法等多种技术，能够代替传统的凭着直觉分类的方式，对砂砾岩粒度全部自动化智能分析，提高了工作效率。附图说明图1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，包括依次相连的数据读取模块、数据清洗模块、数据分类模块、粒度图件自动绘制模块、累计粒度概率曲线自动生成模块、沉积环境分析模块；所述数据读取模块基于面向对象的程序读取砂砾岩粒度数据；再由所述数据清洗模块清洗所述砂砾岩粒度数据；所述数据分类模块对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据；所述粒度图件自动绘制模块利用人工智能绘图技术绘制直方图和粒度曲线，并基于绘制的直方图的顶边中点连线以及粒度曲线所示数据的累加来自动获取粒度累计曲线；所述累计粒度概率曲线自动生成模块根据粒度累计曲线使用累计重量百分比作概率来自动生成累计粒度概率曲线图，所述累计粒度概率曲线图的横坐标为粒度值，纵坐标为概率百分数标度；所述沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图利用聚类算法和分类算法进行沉积环境的自动分析进而得到沉积环境的结果。

【技术特征摘要】
1.一种砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，包括依次相连的数据读取模块、数据清洗模块、数据分类模块、粒度图件自动绘制模块、累计粒度概率曲线自动生成模块、沉积环境分析模块；所述数据读取模块基于面向对象的程序读取砂砾岩粒度数据；再由所述数据清洗模块清洗所述砂砾岩粒度数据；所述数据分类模块对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据；所述粒度图件自动绘制模块利用人工智能绘图技术绘制直方图和粒度曲线，并基于绘制的直方图的顶边中点连线以及粒度曲线所示数据的累加来自动获取粒度累计曲线；所述累计粒度概率曲线自动生成模块根据粒度累计曲线使用累计重量百分比作概率来自动生成累计粒度概率曲线图，所述累计粒度概率曲线图的横坐标为粒度值，纵坐标为概率百分数标度；所述沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图利用聚类算法和分类算法进行沉积环境的自动分析进而得到沉积环境的结果。2.如权利要求1所述的砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，还包括CM图自动绘制模块，所述CM图自动绘制模块连接数据分类模块和沉积环境分析模块；所述数据分类模块对清洗后的数据进行自动分类处理，提取绘制粒度图件所需数据至粒度图件自动绘制模块，提取绘制CM图所需数据至CM图自动绘制模块；所述CM图自动绘制模块利用人工智能绘图技术计算得出各砂砾岩样品的C值和M值进而自动绘制CM图；所述沉积环境分析模块根据累计粒度概率曲线图和CM图，建立基础分类模版，并利用聚类算法和分类算法对CM图中的CM值所代表的点进行划分后与所述基础分类模板进行比对分析，得到沉积环境的结果。3.如权利要求1或2所述的砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，所述沉积环境分析模块利用的所述分类算法包括支持向量机、logistic回归、决策树和随机森林算法中的一种或任意结合，利用所述分类算法划分沉积环境。4.如权利要求3所述的砂砾岩粒度智能分析系统，其特征在于，所述数据读取模块基于python读取砂砾岩粒度数据；所述数据分类模块基于pa...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏小健，王志章，韩秀梅，韩云，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：北京,11