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岩石复电阻率Dias模型及其参数求取方法 总被引:4,自引:0,他引:4
Dias模型是众多描述岩石复电阻率的频散特性模型中的一种,它不但参数少,且可由这些参数导出具有特定物理意义的参数。针对Dias模型参数的求取及反演解的不确定性评价,这里提出了一种模拟退火阻尼最小二乘联合反演方法。该方法首先将参数求解空间离散化,利用模拟退火找到全局最优解区间,然后利用阻尼最小二乘法在解空间进行求解。该方法有效地克服了原来两种方法的反演速度慢、反演结果依赖于初值的缺点,并实现了对反演结果多解性的评价。研究结果表明,对于岩石复电阻率数据的处理解释,Dias模型的使用比传统的Cole模型及其变形更具有潜在的优势。 相似文献
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激发极化弛豫时间谱测井仪探测特性理论分析 总被引:1,自引:0,他引:1
大庆测井公司提出具有自主知识产权的激发极化弛豫时间谱测井方法,并研制出了仪器原理样机。这里利用数值分析技术计算了仪器的探测特性。对于仪器分辨率,以简化井眼模型为基础,利用格林函数得出了仪器层厚响应的计算公式,并将计算结果与自然电位测井层厚响应对比,给出仪器的定性分辨率为0.4m;对于仪器的探测深度,利用有限元数值模拟方法得到地层中电位分布,并与核磁共振仪器相类比,得出仪器探测深度为0.75m。 相似文献
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神经网络反演双侧向电阻率测井曲线的物理约束 总被引:4,自引:4,他引:4
以一种新型高分辨率双侧向测井仪器在二维轴对称地层模型中的模拟响应为训练集训练BP神经网络,得到了针对该双侧向测井仪的反演网络模型。在训练中,神经网络结构的确定一般采用交叉验证法,但这种验证法经验性的成分偏重,不能完全解决网络结构的范化问题。为此,本文在模型的训练中,在交叉验证的基础上,根据双侧向测井的原理和仪器响应特性,提出了一种新的物理约束方法;反演地层电阻率的误差应随着侵入半径的增加而加大,违反此规律的模型不予采纳。理论研究结果表明,由此得到的神经网络模型具有很好的范化能力。 相似文献
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为满足油田薄层及薄互层开发的需求,采用数值模拟与电路仿真联合的交互式仪器仿真设计方法,开发了高分辨率数字聚焦双侧向测井仪器。通过仪器仿真,形成了纵向分辨率为0.2 m、深浅侧向探测深度分别为1.09 m、0.38 m的双侧向测井电极系,并得到了不同地层条件下测量信号的幅度以及视电阻率测量误差。现场应用效果表明,所设计的双侧向测井仪器的纵向分辨率与探测深度达到了理论指标,曲线重复性满足质量要求。仪器仿真方法有效地沟通了理论设计与仪器实现,不仅有助于0.2 m高分辨率双侧向测井仪器开发,同样也适用于电极型测井仪器设计。 相似文献
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为了充分利用碳氧比能谱测井中的各种信息,以BP神经网络基本原理为理论基础,发挥神经网络自动识别的优势,研究并建立了预测碳氧比含油饱和度的非线性神经网络模型,通过对实际取心井资料的应用,说明该方法是一种有效的方法。 相似文献
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