提高低信噪比核磁共振测井弛豫信息真实性回波处理方法

核磁共振(NMR)测井采集的回波信号(CPMG Echo Trains)不可避免地要受到噪声的影响,表现为在大中孔隙可动流体成分造成基线偏移、在微小孔隙束缚流体成分产生畸变,给反演解释工作带来极大的不确定性。针对低信噪比的核磁共振测井数据处理提出了基于奇异值分解法(SVD)滤波的核磁共振数据变换反演方法 BRD(Butler Reeds Dawson)。该方法利用Hankel矩阵与回波信号的相互构建关系,把回波信号的Hankel矩阵作为SVD滤波处理的信号矩阵,实现了对低信噪比回波信号的分解和滤波。结合BRD反演算法,利用SVD处理后的高信噪比全波列数据反演出流体的T2分布。在随后的模拟数据试验和实际数据处理中分解和滤波在确保可动流体成分和提高束缚流体成分在反演信息准确恢复上是有效的。     

基于奇异值形态滤波的核磁测井信号去噪研究

对于岩性复杂地层条件,核磁共振(NMR)相比其他测井方法能提供更加丰富、有效的地质信息。针对核磁共振测井自旋回波信号带有大量噪声、影响反演计算和地层解释的问题,提出了一种奇异值形态滤波的核磁测井自旋回波信号的去噪新方法,该方法结合奇异值分解(SVD)对随机强噪声滤波效果明显以及形态滤波(MF)可有效抑制脉冲振荡的优点,滤除噪声。实验分析表明:该方法有效地滤除信号噪声,得到的回波信号反演计算出的T2谱和孔隙度与岩心在实验室条件下测量一致,去噪效果良好。     

核磁共振弛豫信号的多指数反演及应用

利用核磁共振正演模拟信号对比分析了奇异值分解（SVD）算法和迭代Tikhonov正则化方法两种反演算法在不同布点数、不同布点方式、不同信噪比下核磁共振弛豫谱的反演结果。反演结果表明,SVD算法适合于信噪比较高（SNR〉50）的数据反演;迭代Tikhonov正则化方法适应于信噪比较低的数据反演。利用两种算法对核磁共振测井回波串数据进行反演,取得了良好的应用效果。     

基于球管模型核磁共振T_2谱反演新方法

孔隙介质核磁共振(NMR)弛豫信号的多指数反演在NMR岩心分析与测井解释中起着关键作用。改进传统的奇异值分解(SVD)方法,实现了共轭梯度(CG)法反演T2谱。已经证明,常规的对数均匀布点实际上是单纯以球形孔为基础的布点方式,以球管模型为基础,优化布点方式,改进反演核矩阵,从另一个角度实现了T2谱的优化反演。基于Tikhonov正则化思想,通过L曲线法确定正则化因子,得到正则化解作为初始解,并加入非负约束条件迭代得到最终解。正演数值模拟和实际岩心分析数据表明,改进的SVD和CG 2种方法都有很好的实用性。     

核磁共振T2谱奇异值分解反演改进算法

介绍了核磁共振T2谱传统奇异值分解(SVD)反演算法,从向量空间的角度对算法进行了分析,提出了一种新的实现非负约束的迭代方案,并根据这个方案改进了传统的SVD反演算法。数值模拟实验和实际应用表明,改进的SVD反演算法具有解算速度快和T2谱分布连续等优点,解决了传统SVD反演算法在实际应用中存在的计算量大和T2谱分布不连续的问题,可以满足核磁共振岩心分析和核磁共振测井工作的需求。     

基于遗传算法的核磁共振T2分布反演

针对核磁共振回波的正演理论,提出了一种新的基于遗传算法的核磁共振(NMR)弛豫信号多指数反演方法,给出了新方法的具体实现过程,并对理想模型和实际测井数据进行了处理.GA算法与基于奇异值分解的MAPII算法和最小二乘法反演结果对比表明,GA算法与其他方法的结果具有较好的一致性,特别是在信噪比较低的情况下,该算法仍然能保证弛豫谱的真实性.该方法不仅能够满足各种核磁共振测井数据处理的需求,而且也能用于核磁共振岩心分析.     

利用改进截断奇异值分解法反演核磁共振弛豫时间

截断奇异值分解(TSVD)法已应用于核磁共振弛豫时间T₂谱反演,而奇异值截止值的选取和非负约束的实现是其关键。本文提出一种新的确定奇异值截止值方法,同时利用联合迭代反演法(SIRT)实现非负约束,使本文的改进TSVD法适用于低信噪比资料;该方法具有只需进行一次奇异值分解、计算速度快、保持T₂谱分布连续等优点。数值模拟结果表明,改进TSVD法对信噪比仅为5的测量数据依然可得到优于其他方法的较好反演结果;实际岩心资料反演结果进一步证明该方法适用于页岩核磁共振岩心分析和核磁共振测井。     

气水模型(T2,D)二维核磁共振测井数值模拟及参数影响分析

一维核磁共振测井在流体识别时有局限性.二维核磁共振测井不仅能够给出准确的物性参数,在流体识别方面具有明显的优势.针对(T2,D)二维核磁共振测井的弛豫机理,拟采用改进的截断奇异值分解法实现二维谱反演;对给定的不同含气饱和度的气水流体模型和气层模型分别在不同磁场梯度、不同回波间隔组合和不同信噪比下进行正演和反演实验,分析...     

T_2-D二维核磁共振测井评价在气水识别中的初步应用

核磁共振T2谱形态受孔隙流体体积弛豫和扩散弛豫影响,主要依赖于挖掘不同孔隙流体表面弛豫差异信息的差谱法和移谱法判别流体性质,但其方法存在局限。T2-D二维核磁共振利用气水扩散系数存在数量级差异判别孔隙流体性质的方法提高了孔隙流体识别能力。根据MRIL-P型核磁共振测井仪器的采集参数,建立T2-D分布正演模型,发展了一套基于奇异值分解的多组回波串联合反演计算方法。通过对正演模型加入不同程度的随机噪声进行对比研究发现,高信噪比的回波串反演结果能较好地区分储层流体性质。随着信噪比降低,反演得到的T2-D分布指示储层流体性质的灵敏度降低。在信噪比低于3时,反演的T2-D分布很难判别储层流体性质。基于该研究成果,对PL地区PL7井、PL9井须家河组碎屑岩储层MRIL-P型T2-D二维核磁共振测井资料进行了处理分析,得到深度域T2-D分布,较好地指示了储层气水特征,解释结果得到了试油验证。     

应用奇异值分解算法的核磁共振测井解谱方法

由于核磁共振测井数据的信噪比很低，能否很好地降低噪声的影响成为核磁共振测井解谱方法有效与否的关键因素。本文介绍了在解谱中净特征矩阵进行奇异值分解，然后截去小的非零奇异值的方法，以增加特征矩阵的稳定性，从而保证数据在低信噪比时仍然可以得到稳定的弛豫频谱。本方法在实际应用中取得了很好的效果。