一种图片型测井曲线数据自动提取方法与流程

本发明涉及的是石油工程与测量领域中测井曲线获取技术，测量油井井筒内油水各相持率技术，具体涉及的是一种图片型测井曲线数据自动提取方法。

背景技术：

测井曲线是油田勘探、生产过程中记录测井信息的常见载体，对指导油田开发有重要意义。研究人员为了解当前井下生产环境及地层状态等信息，需从相关测井曲线中提取测井数据进行观察、定量分析，从而得出结论。由于测量的参数众多，测井过程中涉及到多家公司的多种仪器，测井数据往往以图片中曲线的形式给出，且只给出一个总体值，不会给出每点的详细数据，而在现在测井中需综合根据每条曲线每点数据做出判断，这就需要自动提取图片型测井曲线数据。

现有的测井曲线提取方法是采用人工肉眼手动识别的方法估计数据，这种方法存在以下两个缺点：(1)只能识别少数的测量点，而现在测井中需综合根据每条曲线每点数据做出判断，因而无法满足需求；(2)提取的数据点依赖于操作者主观选取，普遍存在选取不准确或误选的情况。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种图片型测井曲线数据自动提取方法，这种一种图片型测井曲线数据自动提取方法用于解决现代测井需要每条测井曲线上每点数据，而人工识别图片型测井曲线只能提供少量数据且提供的数据不可靠的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：这种图片型测井曲线数据自动提取方法采用图像处理技术对图片型测井曲线数据进行提取，包括以下步骤：

步骤一：在photoshop中载入测井曲线图像；

步骤二：确定测井曲线图像中测井曲线实际坐标范围{xmin≤x≤xmax,ymin≤y≤ymax}，x、y分别表示曲线横纵坐标值，xmin和xmax分别为测井曲线横坐标的最大和最小值，ymin和ymax分别为测井曲线纵坐标的最大和最小值；提取测井曲线图像中横纵坐标轴端点xpmin(xu1,yu1)、xpmax(xu2,yu2)、ypmin(xv1,yv1)、ypmax(xv2,yv2)；

步骤三：对测井曲线图像进行角度校正，根据提取的坐标轴数据计算图像相对当前photoshop坐标系窗口的旋转角度θ，将测井曲线图像顺时针旋转θ度；经过校正后，新的测井曲线图像横纵坐标轴端点数据为xpmin(x′u1,y′u1)、xpmax(x′u2,y′u2)、ypmin(x′v1,y′v1)、ypmax(x′v2,y′v2)；旋转角度θ计算表达式：

步骤四：沿着图像中横坐标从小到大的方向，依次提取测井曲线数据点dk(xk,yk)，k＝1,2,3,…n，k为识别出的测井曲线数据序列号；

步骤五：采用灰色系统理论对当前提取的测井曲线数据点dk(xk,yk)进行异常值识别与修正，将异常值剔除并修正此处异常值；

步骤六：对剔除后的数据进行标定，将其从当前窗口坐标系映射到实际测井曲线坐标系中，转换后实际测井数据为drk(xrk,yrk)；

步骤七：对转换坐标后的测井数据进行三次b样条拟合，得到实际测井曲线拟合函数，以获得平滑数据。

上述方案步骤五具体方法：

如果数图片型测井数据点的识别值与采用灰色系统理论所获得的残差e(k)大于2.3倍的标准差s，则此点为异常值，需要修正：

e(k)＞2.3s

式中，e(k)为测井数据灰色系统预测残差，s为测井数据残差的标准差，s的表达式如下：

e(k)的表达式为：

式中，为yk的预测值，其表达式为：

式中，为一次累加序列的预测值，其表达式为：

式中，m为累加序号，α为发展系数，μ为灰作用量，e为指数常数，一般取值为2.71，其中为y1，y2,…,ym一次累加和：

式中，h为计算矩阵，b为运行矩阵，其表达式如下：

如果第k点为异常值，就用此点得预测值代替原来值yk对异常值进行修正。

上述方案步骤六中对剔除后的数据进行标定，将其从当前窗口坐标系映射到实际测井曲线坐标系中，其标定矩阵为：

式中xrk、yrk为提取的测井曲线数据在实际坐标系中的横、纵坐标值。

上述方案步骤七中对提取的n个数据进行曲线拟合，依次选择drk、drk+1、drk+2、drk+3四个控制点进行第l段三次b样条曲线的拟合，为使曲线起始于点drk终止于点drk+3，增加两点ds和de，使点drk、点drk+3分别成为线段drk+1ds、线段drk+2de的中点，实际测井曲线拟合函数表达式为：

式中，l为线段序号，fl为第l段三次b样条曲线，drk、drk+1、drk+2、drk+3分别为四个离散的控制点，t为控制变量。

本发明具有以下有益效果：

(1)本发明采用图像处理技术对图片型测井曲线数据进行提取，实现数据提取的自动化，与现有方法相比，不仅提高了测量效率，而且能提供每条曲线上每个点的测量值，满足了现代测井对数据的需求。

(2)本发明采用灰色系统理论对图片型测井曲线数据进行了异常值的识别与修正，提高了数据提取的准确性；

(3)本发明在提取测井数据前进行了测井曲线角度的校正，能够在一定程度上降低提取数据的误差。

(4)本发明在提取完数据后采用三次b样条算法对测井数据进行了平滑拟合，降低了所提取测井数据的整体误差。

附图说明：

图1为图片在photoshop坐标系与实际测井曲线坐标系示意图，图中xoy为当前测量窗口坐标轴，xoy为实际测井曲线坐标轴，xmin、xmax、ymin、ymax为实际测井曲线坐标轴端点，xpmin、xpmax、ypmin、ypmax为测井曲线坐标轴端点在当前测量窗口坐标系中的像素点。

图2为三次b样条曲线拟合示意图，图中drk、drk+1、drk+2、drk+3、ds、de为三次b样条拟合曲线的六个控制点，m1、m2分别为drkdrk+2、drk+1drk+3两条线段的中点。s点在δdrkdrk+1drk+2的中线drk+1m1上，距离drk+1点处，e点在δdrk+1drk+2drk+3的中线drk+2m2上，距离drk+2点处。

图3为测井曲线图像在photoshop坐标系中的显示,图中横坐标为储层深度，纵坐标为含油率。

图4为在当前测量photoshop坐标系中选取测井曲线数据点示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明：

结合图1-图4，这种图片型测井曲线数据自动提取方法采用图像处理技术对图片型测井曲线数据进行提取，包括以下步骤：

一、将文档中的测井曲线图像保存，打开photoshop，在photoshop中载入测井曲线图片；

二、确定图像中测井曲线的横纵坐标轴范围{xmin≤x≤xmax,ymin≤y≤ymax}，提取图像中测井曲线坐标轴端点坐标xpmin(xu1,yu1)、xpmax(xu2,yu2)、ypmin(xv1,yv1)、ypmax(xv2,yv2)。

三、根据提取的端点坐标计算图片中测井曲线坐标轴相对当前photoshop坐标系窗口坐标轴旋转角度，按照此角度将图片顺时针旋转，使两个坐标轴相互平行，并重新提取测井曲线横纵坐标轴端点坐标为xpmin(x′u1,y′u1)、xpmax(x′u2,y′u2)、ypmin(x′v1,y′v1)、ypmax(x′v2,y′v2)。提取坐标轴端点xpmin(xu1,yu1)、xpmax(xu2,yu2)、ypmin(xv1,yv1)、ypmax(xv2,yv2)，坐标旋转角度θ的计算方法如下：

四、如图4，沿着图像中横坐标从小到大的方向，依次提取曲线上点的坐标值dk(xk,yk)。

五、采用灰色系统理论对当前提取的测井曲线数据点dk(xk,yk)进行异常值识别与修正，将异常值剔除并修正此处异常值。

灰色系统理论测井曲线异常值识别与修正算法，如果数据点的识别值与采用灰色系统理论所获得的残差e(k)大于2.3倍的标准差s，则此点为异常值，需要修正，即满足下式，需要修正：

e(k)＞2.3s

式中，e(k)为测井数据灰色系统预测残差，s为测井数据残差的标准差，s的表达式如下：

e(k)的表达式为：

式中，为yk的预测值，其表达式为：

式中，为一次累加序列的预测值，其表达式为：

式中，m为累加序号，α为发展系数，μ为灰作用量，e为指数常数，一般取值为2.71，其中为y1，y2,…,ym一次累加和，即：

式中，h为计算矩阵，b为运行矩阵，其表达式如下：

如果第k点为异常值，就用此点得预测值代替原来值yk对异常值进行修正。

六、对修正后的数据进行坐标转换，得到该数据在实际测井曲线中的实际对应数据drk(xrk,yrk)，其标定矩阵为：

式中xrk、yrk为提取的测井曲线数据在实际坐标系中的横、纵坐标值。

七、采用三次b样条法对实际测井数据drk(xrk,yrk)进行曲线拟合，根据拟合曲线获得更多拟合测井数据，保存数据。具体如下：

对提取的n个数据进行曲线拟合，依次选择drk、drk+1、drk+2、drk+3四个控制点进行第l段三次b样条曲线的拟合，如图2所示，为使曲线起始于点drk终止于点drk+3，增加两点ds和de，使点drk、点drk+3分别成为线段drk+1ds、线段drk+2de的中点，三次b样条拟合表达式(实际测井曲线拟合函数表达式)为：

式中，l为线段序号，fl为第l段三次b样条曲线，drk、drk+1、drk+2、drk+3分别为四个离散的控制点，t为控制变量。

图像处理技术可以识别图片型文件中的曲线，但是图片型测井数据在采用计算机识别时候由于噪声的干扰往往会产生异常值，并且由于图像存储的原因往往还会出现图像倾斜的现象。灰色系统理论是一种解决不确定性问题的新方法，在各个领域都有重要应用，其特点在于能够对数据量少、信息匮乏的数据样本进行有效模拟和预测，因此可将其用于测井曲线数据提取中，对选定数据进行模拟及预测，根据预测值判断原始数据中是否存在异常值，从而将异常值剔除，并用预测值填补测井数据空位。由于图像处理技术识别的测井数据往往是不平滑的，因此需要光滑，三次b样条拟合法可实现对数据的有效拟合，具有高灵活性、高稳定性且运算简单，同样可应用于测井曲线数据的提取，对选取的有限个测井数据进行三次b样条曲线拟合，从而避免了手动提取，可获得大量测井数据，且可进行特定点提取。