阵列声波处理技术的研究与应用

本文将根据在声学解释处理技术方面的研究成果,有侧重地介绍高分辨率阵列声波提取技术、频散校正技术、利用斯通利波同时反演地层渗透性和各向异性的阵列声波处理技术,同时还将详细的阐述这些特殊处理技术的基本原理和具体的实现办法,并通过一些实际应用的例子来证明这些特殊处理技术的有效性和先进性.     

提高核磁测井差分谱油气识别方法的研究

对提高核磁共振测井差分谱识刖油气的方法进行了研究.介绍了核磁共振测井求解差分谱的原理,井用NUMAR公司的P型核磁处理软件DPP时P型核磁的原始数据进行了差分谱处理;根据限制最小平方误差法,反演得到T2谱,并对P型核磁测井原始数据进行了处理,与DPP处理的结果进行了对比,效果比较理想.通过比较分析,限制最小平方误差法对于提高低信噪比的油气显示很有意义,由于MAP-Ⅱ算法在低信噪比条件下反演的差分谱偏离真实较远.给实际应用带来较大的不确定性.文章提出的方法为低信噪比的数据处理问题提出了一种可能的解决手段.     

低信噪比核磁共振T2谱反演算法研究（英文）

正则化因子的选择方法决定了正则化方法的稳定性和准确度。在分析改进的奇异值分解法与正则化方法的关系的基础上,给出一个正则因子计算公式。数值模拟试验表明改进的奇异值分解法和正则化方法适应低信噪比。当信噪比低于30时正则化方法比奇异值分解法结果更好,当信噪比高于30时奇异值分解法更优。采用本文提出的正则因子的正则化方法可以适用于实际核磁测井的低信噪比(5相似文献   

辽河东部凹陷火成岩测井岩性识别方法与应用

采用基于K-means聚类算法的RBF神经网络法对辽河盆地东部凹陷火成岩岩性进行识别。综合利用自然伽马、补偿中子、声波时差、密度与电阻率的实际测井资料,建立火成岩岩性识别的基础RBF神经网络。选取有岩芯和岩屑记录的若干井次试验验证,该方法清楚地识别出了玄武岩、粗面岩等6种火成岩,识别准确率平均可达70%以上。     

P型核磁解释处理方法

以哈里伯顿公司P型核磁测井仪器为例,剖析了其特殊的采集模式和数据记录格式,完成了时间域和深度域的P型核磁处理技术研究,提出了新的T₂谱解谱方法,建立了基于T₁和T₂差异的流体性质识别方法,开发出一套在微机上使用的P型核磁解释处理软件。软件的时间域处理效果与DPP解释处理结果完全一致,在参数选取、处理速度等方面更加灵活和方便快捷。