基于人工智能的测井岩性识别

背景：

地球物理测井岩性识别是含油气性评价、油藏描述等方面研究的一项重要内容，是求解油气储层各种参数的基础。与其它岩性识别方法( 如取岩心) 相比，利用测井资料识别地层岩性具有速度快、费用低的特点，因此被广泛采用。常规的利用测井资料识别地层岩性的方法主要有交会图法、统计学方法，但是常规识别方法精度低、效率慢并且人为因素影响大。基于人工智能的测井岩性自动划分方法，能根据测井资料快速划分岩性，提高利用测井资料识别岩性的效率和精度。

需求：

1)   已知：原始测井曲线

2)   开发一种或者多种测井曲线岩性识别方法，方法不限（无监督、有监督的人工智能方法均可），实现测井曲线岩性识别功能；

3)   要求使用iEco编程环境提供交互式操作界面，实现原始测井曲线选择、处理参数选择和输出岩性名称填写等功能，结果保存到iEco数据库中。

4)   可提供多口井的批量岩性识别功能，即可一次选择多口井的多个曲线的同时处理。

5)   提供独立进程模块,集成到GeoEast主控；或者基于插件技术开发，集成到属性子系统。

6)   在GeoEast测井预处理模块中展示处理后岩性识别结果。

7)   提供软件设计说明文档和代码编制说明文档。

评分标准：