一种试井解释模型的智能识别方法

本发明提供了一种试井解释模型的智能识别方法，属于油气田开发技术领域，包括以下步骤：构建试井解释模型和建立不同流动阶段对应的特征基元集和推理规则集；对试井解释模型的数据进行数据预处理，保存预处理后的数据，并将预处理后的数据绘制成双对数曲线图形；根据初始分割窗口大小和基元判别阈值，对双对数曲线图形进行特征基元提取和曲线追踪，确定初始识别结果；根据双对数曲线图形的形态变化和基元特征点信息，利用DTS方法筛选、验证初始识别结果的正确性，完成试井解释模型的识别。本发明解决了目前试井解释模型识别不准确而导致试井解释效率和质量较差等问题，步骤简单，模型推断结果准确，通过软件拟合结果对比证明了本发明的准确性。