斯伦贝谢测井曲线名称

彼得.贝伦斯

百科名片

贝伦斯是德国现代主义设计的重要奠基人之一，早在1904年就参加了德意志工业同盟的组织工作，1907年德意志工业同盟在穆特修斯的大力倡导与组织下宣告成立，工业同盟的目的首先是要在各界推广工业设计思想，规劝美术、产业、工艺、贸易各界人士，共同推进\工业产品的优质化\，工业同盟的口号就是\优质产品\。同时贝伦斯利用担任杜塞多夫美术学院院长的地位，在学院推行设计教育改革。贝伦斯在建筑和设计方面的深远影响一直延续到今天。

中文名： 外文名： 国籍： 出生地：

贝伦斯

Peter Behrens

德国 汉堡

出生日期： 逝世日期： 职业： 毕业院校：

1868年4月14日 1940年2月27日

学者

卡尔斯鲁尔，杜塞尔多夫与

慕尼黑

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简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计 简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计

[编辑本段]

简介

彼得·贝伦斯(Peter Behrens)，（1868年4月14日—1940年2月27日），逝世于柏林。起先为画家，之后于第一次世界大战前成为现代工业建筑师。他最著名的是德国工艺联盟成员之一，与现代工业设计。他将工业设计规格化。

建筑业

贝伦

测井曲线名称汇总

测井曲线名称汇总（可能有重复，请谅解）

测井符号 英文名称 中文名称

Rt true formation resistivity. 地层真电阻率 Rxo flushed zone formation resistivity 冲洗带地层电阻率

Ild deep investigate induction log 深探测感应测井 Ilm medium investigate induction log 中探测感应测井 Ils shallow investigate induction log 浅探测感应测井 Rd deep investigate double lateral resistivity log 深双侧向

电阻率测井

Rs shallow investigate double lateral resistivity log 浅双侧

向电阻率测井

RMLL micro lateral resistivity log 微侧向电阻率测井

CON induction log 感应测井 AC acoustic 声波时差 DEN density 密度 CN neutron 中子

GR natural gam

根据测井曲线判断气层的标准

在SP、GR、RLLS、RLLD、AC这几条曲线上有哪些特征？ 主要是在AC曲线上有明显的跳动！别的好像与油层区别不大 RLLD和RLLS有明显的幅度差～～ AC有明显周波跳跃现象

一般来说SP相对偏负、GR低值、RLLS偏高、RLLD偏高、AC偏高，主要辨别气层用中子和密度好些，中子值偏小，密度值偏大，用中子和密度交会最好辨别。

gr用于分层，在此基础上参考电阻率曲线和孔隙度曲线，每个地区都有不同的评判标准

中子密度交会就是所谓的挖掘效应，气层的典型标志

常规测井曲线，阿果老大已经说完了。补充一点就是电阻率不一定偏高，如果是很高的话，反而不是好储层。AC跳波是裂缝的特征，一般高AC，低GR，中等电阻，加上密度和中子几条曲线综合判断

现场经验：低导、缩径、高阻。AC和中子、密度这三条曲线靠的越近越好

一般要考虑不同的地质剖面，是砂泥岩剖面还是碳酸盐岩剖面，同时考虑是浅气层还是深层气。电性会有不同的响应。

首先通过自然电位或伽马或微电极等曲线区分储层，一般浅气层声波会出现周波跳跃，深层气就很少见了。判断气层测井手段主要是三空隙度曲线即中子－密度－声波曲线，利用挖掘效应，特征比较明显，但多数深层

根据测井曲线判断气层的标准

在SP、GR、RLLS、RLLD、AC这几条曲线上有哪些特征？ 主要是在AC曲线上有明显的跳动！别的好像与油层区别不大 RLLD和RLLS有明显的幅度差～～ AC有明显周波跳跃现象

一般来说SP相对偏负、GR低值、RLLS偏高、RLLD偏高、AC偏高，主要辨别气层用中子和密度好些，中子值偏小，密度值偏大，用中子和密度交会最好辨别。

gr用于分层，在此基础上参考电阻率曲线和孔隙度曲线，每个地区都有不同的评判标准

中子密度交会就是所谓的挖掘效应，气层的典型标志

常规测井曲线，阿果老大已经说完了。补充一点就是电阻率不一定偏高，如果是很高的话，反而不是好储层。AC跳波是裂缝的特征，一般高AC，低GR，中等电阻，加上密度和中子几条曲线综合判断

现场经验：低导、缩径、高阻。AC和中子、密度这三条曲线靠的越近越好

一般要考虑不同的地质剖面，是砂泥岩剖面还是碳酸盐岩剖面，同时考虑是浅气层还是深层气。电性会有不同的响应。

首先通过自然电位或伽马或微电极等曲线区分储层，一般浅气层声波会出现周波跳跃，深层气就很少见了。判断气层测井手段主要是三空隙度曲线即中子－密度－声波曲线，利用挖掘效应，特征比较明显，但多数深层

常用测井曲线 代码 曲线名称 代码 曲线名称 AC 声波时差 R1 1米底部梯度 CAL 井径 R25 2.5米底部梯度 CAL1 井径1 R4 4米底部梯度 CAL2 井径2 R6 6米底部梯度 CAL3 井径3 R8 8米底部梯度 CBL 声幅 RA04 0.4米电位 CCL 套管节箍 RA05 0.5米电位 CNCF 补偿中子校正曲线 RB 相对方位角 CNL 中子 RILD 双感应(深) COND 感应( 单) RILM 双感应(中) DAZ 井斜方位角 RL3D 三侧向(深) DEN 密度 RL3S 三侧向(浅) DENC 密度补偿值 RLL8 八侧向 DEVI 井斜角 RLLD 双侧向(深) DT 地温梯度 RLLS 双侧向(浅) GR 自然伽马 RM 井内流体 GRGR 伽马伽马 RMLL 微侧向 GT 井温固井质量检查 RMSF 微球 K (钾) SGR 自然伽马能谱总值 KTH 无铀伽马 SP 自然电位 MINV 微梯度 SRT 居中 MJD 微极距（长电位） TEN 电缆张力 MJS 微极距 （短电位） TH (钍) MNOR 微电位 TM 井温 NG 中子伽马 U (铀) NGR 自然伽马能谱 VDL 声波变密度 P1

常用测井曲线 代码 曲线名称 代码 曲线名称 AC 声波时差 R1 1米底部梯度 CAL 井径 R25 2.5米底部梯度 CAL1 井径1 R4 4米底部梯度 CAL2 井径2 R6 6米底部梯度 CAL3 井径3 R8 8米底部梯度 CBL 声幅 RA04 0.4米电位 CCL 套管节箍 RA05 0.5米电位 CNCF 补偿中子校正曲线 RB 相对方位角 CNL 中子 RILD 双感应(深) COND 感应( 单) RILM 双感应(中) DAZ 井斜方位角 RL3D 三侧向(深) DEN 密度 RL3S 三侧向(浅) DENC 密度补偿值 RLL8 八侧向 DEVI 井斜角 RLLD 双侧向(深) DT 地温梯度 RLLS 双侧向(浅) GR 自然伽马 RM 井内流体 GRGR 伽马伽马 RMLL 微侧向 GT 井温固井质量检查 RMSF 微球 K (钾) SGR 自然伽马能谱总值 KTH 无铀伽马 SP 自然电位 MINV 微梯度 SRT 居中 MJD 微极距（长电位） TEN 电缆张力 MJS 微极距 （短电位） TH (钍) MNOR 微电位 TM 井温 NG 中子伽马 U (铀) NGR 自然伽马能谱 VDL 声波变密度 P1

贝塞尔曲线

通过过附录里的三篇论文我们对贝塞尔曲线有了一定的了解，以前所认为的贝塞尔曲线(Bézier curve)只不过是一种图形，通过者三篇论文的学习，让我的观点有所改变，我不再只简单的那样认为，原来贝塞尔曲线(Bézier curve)在绘图界有着神奇的地位，一下就是我通过这几篇文章的学习对贝塞尔曲线(Bézier curve)的了解，那么下面接让我们见识一下它吧！

贝塞尔曲线于1962，由法国工程师皮埃尔·贝塞尔（Pierre Bézier）所广泛发表，他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计。贝塞尔曲线最初由Paul de Casteljau于1959年运用de Casteljau演算法开发，以稳定数值的方法求出贝兹曲线。贝赛尔曲线的每一个顶点都有两个控制点，用于控制在该顶点两侧的曲线的弧度。它是应用于二维图形应用程序的数学曲线。曲线的定义有四个点：起始点、终止点（也称锚点）以及两个相互分离的中间点。滑动两个中间点，贝塞尔曲线的形状会发生变化。二十世纪六十年代晚期，Pierre Bézier应用数学方法为雷诺公司的汽车制造业描绘出了贝塞尔曲线。

贝塞尔曲线(Bézier cu

贝叶斯均衡及其应用

预备知识(共同知识) 静态博弈中的贝叶斯均衡 不完全信息下的古诺模型 用贝叶斯均衡解释混合策略均衡 显示原理 动态博弈中的贝叶斯均衡 信号传递博弈的精炼贝叶斯均衡 单一价格二手车模型 就业市场信号博弈 信息不完全条件下的囚徒困境问题

不完全信息博弈： 不完全信息意味着至少有一个参与人有多个类型。不完全 信息博弈是指、至少有一参与人不知道其他参与人的支付 函数。比如说, 你想去买件衣服时, 你并不清楚衣服的最低 价, 你和某人谈恋爱, 但在结婚前, 双方都是展现最好的一 面, 双方都不是很了解对方的很多品质, 等等, 这样的例子 举不胜举。在古代, 人们已经开始用到不完全信息博弈了。 比如在《三国演义》中, 周瑜伪造假降书, 诱骗曹操杀了蔡 摺、张允二将。曹操遂派蔡中、蔡和两兄弟假装降周瑜, 企图夺取东吴情报。周瑜识破曹操的诡计, 将计就计, 对黄 盖施以苦肉计。这一博弈中, 曹操只知道自己的部下蔡中、 蔡和是假降, 但不知道周瑜的情报周瑜知道蔡中、蔡和是 假降, 但曹操不知道周瑜知道自己是假降, 曹操不知道周瑜 已经识别了自己的计划。也就是说曹操的信息对周瑜的信 息是不完全的, 但周瑜很清楚曹操计谋, 于是周瑜就将计就 计。这

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯分类方法描述

设样本集T有n个属性：A1,A2,....An，可能类别为m个：C1,C2,...,Cm，待分类样本为：

X?{x1,x2,...xn}，分别计算条件概率：P(Ci|X)?P(X|Ci)P(Ci)，（1）

P(X)则条件概率最大的P(Ci|X)对应的类Ci就是X的预测类。

在公式（1）中，计算等式左边的每个条件概率时，右边的分母相同，因此只需要计算分子，然后比较大小即可。其中P(Ci)?|Ci类|Ci类的样本数 ?（2）|T|训练集T中总的样本数另外，用朴素贝叶斯分类时还需假设各属性之间相互独立，此时：

P(X|Ci)?P(x1,x2,...,xn|Ci)?P(x1|Ci)P(x2|Ci)...P(xn|Ci)??P(xj|Ci)(3)

j?1n二、条件概率P(xj|Ci)的估计方法

1、 如果属性Aj为离散型随机变量，则条件概率

P(xj|Ci)?Ci类中属性Aj为xj的样本数Ci类的总样本数 （4）例1 表1是用于构造分类模型的训练集，包含14个样本和5个属性：

，它的取值有三个：Sunny（晴天）、Overcast（阴天）、Rain（下雨）； A1为Outlook（天气）

，它的取值有三个：Ho

通过提供图形化的方法来表示 和运算概率知识 ，贝 叶斯网络克服了基于规则 的 系统所具 有 的许多概念上和计算上的 困难 。贝 叶斯网络与统计技术相 结合 ，使得其在数据分析方面拥有了许多优点 ， 与规划挖掘 、决策树 、人工神 经网络 、密度估计 、分类 、回归 和聚类 等方法 相 比 ，贝 叶斯 网络 的优点 主要 体现在 ：

(1 )贝 叶斯 网络使 用 图形的方法描 述数据 间 的相互关系 ，语义 清晰 ，易 于理解 。 图形化 的知识 表示方法使得保持概率知识库的一致性和完整性变得容易 ，可以方便地针对条件的 改变进行网络模块的重新配置。

(2 )贝 叶斯网络易 于处理不完备数据集。对于传统标准的监督 学 习算法而言必 须知 道所有 可能的数据 输入 ， 如果缺少其中的 某一输入就会对建立的模型产生偏 差 ， 贝 叶斯网络的方法反映的是整 个数据 库 中数据间的概率关系模型 ， 缺少某 一数据变量仍 然 可以建立精 确 的模型 。

(3)贝 叶斯网络允许学习变量间的 因果关系 。在 以往 的数据分析中 ，一个问题 的 因果 关系在 干扰较多 时 ，系统就无法做 出精 确 的预测 。 而 这种 因果关系 已经包 含在 贝叶斯网络模型