用灰色模型理论对测井信号进行滤波处理

测井信号中既含有效信号,又含有干扰信号,因而是典型的灰色系统,测井信号可采用GM（1,1）灰色模型进行建模和滤波处理。给出了利用GM（1,1）模型对测井信号进行滤波处理的计算流程和应用实例。研究结果表明可利用GM（1,1）模型压制随机干扰噪音,方法简单,效果良好。     

灰色组合模型在测井信号滤波中的应用研究

测井系统获得的信息中未知因素较多,是小样本、贫信息系统,属于典型的灰色系统,可利用灰色系统理论进行滤波处理。传统的测井信号滤波方法都只从某一方面考虑了该滤波方法的优点信息,组合滤波综合了各种单一滤波方法的优点,所得测井曲线将更加趋近实际地层值。提出测井信号的灰色组合滤波方法,建立了灰色模型和各种传统滤波方法进行测井信号的滤波,利用灰色关联分析方法进行各种测井信号滤波方法的组合,最后对测井信号进行了灰色组合滤波实例分析。实例分析显示,测井信号灰色组合滤波方法效果好,是一种有效的测井信号滤波工具。     

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凝析油气藏在条件变化时可转化为高含天然气的轻质油。由于烃类的扩散特性会对测井密度和测井声波产生较大的影响，常规方法（即各种回归方法或体积模型等方法）未考虑岩心分析数据、测井数据本身的特点，强行在两种数据之间建立关系。因此，所建立的解释模型存在着误差，这种误差在凝析油气藏的条件下表现为测井中确定的孔隙度偏高，而有时这种偏高具有随机性，因此，很难用系统偏移式或其他常规方法进行校正。应用“岩心刻度测井”技术，用岩心分析密度或地面自然伽马对此测井密度或测井自然伽马进行深度归位；对岩心分析孔隙度进行加权平滑滤波，使其分辨率与测井孔隙度曲线相匹配，对岩心分析数据和测井数据进行预处理之后，在灰色理论模型ＧＭ（Ｉ，Ｎ）技术支持下，充分利用了多条测井曲线提供的地质信息，以岩心分析数据为基础，建立了测井解释孔隙度模型，针对气藏特点，采用了合适的校正方法，实用效果表明，测井解释孔隙度满足储量计算的要求。     

钻井油气层深度及厚度灰色预测

本文提出用灰色理论ＧＭ（１，１）模型预测钻井油气层深度及厚度的方法，结合预测实例，简述数据预处理，关联度系统分析的实际操作过程。该方法具有需要数据少，预测速度快和准确度高的特点，实际应用表明，深度预测的绝对误差小于２ｍ，可用于现场钻井取心卡准层位的精确预报。     

油井套管寿命的灰色预测

基于现场得到的油井套管大量统计数据，应用灰色理论中的ＧＭ（１，１）模型，对油井套管寿命进行预测。实例计算与对比表明，灰色ＧＭ（１，１）模型对油井套管的寿命预测具有较好的适用性。     

R/S分析估算储层参数分维研究新进展

Ｒ／Ｓ分析是估算储层参数和测井数据分维的重要方法。Ｒ／Ｓ分析要求数据满足分数布朗运动（ＦＢＭ）,而许多测井数据和储层参数满足分数高斯噪音（ＦＧＮ）,Ｒ／Ｓ分析前必须对数据进行分级处理（Ｇｒａｄｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）。迄今为止,没有人对此做出明确解释。本文研究发现,储层参数或测井数据可以看成是典型的灰色系统,分级处理就是对数据进行灰色累加生成（ＡＧＯ）,ＡＧＯ处理能削弱数据的随机性。文中还提出了一     

基于改进的GM(1,1)模型的高分辨率声波测井数据滤波处理

高分辨率声波测井数据中包含了大量与地层无关的干扰信号,这些干扰信号会导致测井数据与岩心分析得到的孔隙度的匹配性变差,从而降低了所构建的孔隙度模型精度。在分析GM(1,1)模型灰色滤波方法和步骤的基础上,对其进行了改进,即通过修正模型中的k值来提高灰色模型的预测精度,并利用改进的GM(1,1)模型对实际高分辨率声波数据进行了滤波处理。结果表明,采用改进的GM(1,1)模型对高分辨声波测井数据进行滤波处理能够有效降低随机干扰噪声,提高声波测井数据与岩心分析数据的相关性。     

分布式光纤温度测井及其信号滤波法的改进

分布式光纤温度测量系统是用于实时空间温度场分布测量的传感系统,是一种分布式的、连续的光纤温度传感器。光纤同时担任了传输媒质和传感媒质的作用,利用光纤中传输光的背向喇曼散射效应,对光纤本身所处的温度场分布情况进行实时分布式的测量,利用光时域反射技术对测量点精确定位。测量得到的信号存在随机误差,对传统信号滤波法进行了改进,采用灰色系统GM（1,1）模型进行滤波。文章阐述了分布式光纤温度测井技术的原理,从基本理论上给出了光纤测温的基础,并针对光纤有噪信号的改进的滤波方法进行了探讨和论述,给出了分布式光纤温度测井的温度剖面分布图及其滤波后的温度分布图,说明了光纤温度测井是一种效果好的温度测量方法,所提滤波方法可以应用到光纤测温的信号滤波中。     

灰色系统方法在高温构件寿命预测中的应用

回顾了高温构件的使用状况，简要介绍了灰色系统理论的产生及主要思想，应用其中的核心模型ＧＭ（１．１），对已服役数万小时的高温构件进行了持久寿命的预测，并与传统方法进行了比较。结果表明，灰色系统预测方法具有较高的预测精度，对高温材料的试验研究有指导意义。     

岩心刻度测井在建立测井解释模型中的应用

利用岩心刻度测井建立测井解释模型以提高测井解释精度,对于储集层描述和油气层评价具有重要意义.首先讨论了岩心刻度测井方法中的关键技术问题,如岩心分析数据深度归位、数据滤波处理及标准化处理方法等.在此基础上,建立相应物性参数的测井解释模型,并从A油田的具体地质条件出发,根据密度、补偿中子、声波测井曲线和自然伽马曲线分别建立...     

利用GM(1,1)模型群预测油田产油量

针对预测时如何判断建模历史数据的稳定性和新的信息如何及时补充修正原预测模型，不断提高预测精度等问题，运用灰色系统理论，建立灰色等维新息GM（1，1）模型群，准确识别系统的稳定阶段，选择合理的建模数据，建立可靠的灰色模型，提高预测值的可信度；建立等维灰数递补GM（1，1）模型群预测产油量，及时补充新患数据，约束灰平面的扩展，提高模型的预测精度。将这种方法应用于中国东部某油田年产油量的建模和预测。研究结果表明，通过考察等维新息GM（1，1）模型群的后验差比和小误差概率的变化，可以判断系统的稳定和非稳定阶段，选择合理稳定的建模数据；采用等维灰数递补GM（1，1）模型群预测产油量，提高了预测灰区间的白化度，随着灰参数的不断修正，模型预测精度不断提高。     

灰色拓扑法在压裂井产量预测中的应用

灰色拓扑预测方法是在灰色预测模型GMI(1,1)的基础上发展起来的一种新的预测方法。它的优点是:可以实现由任何杂乱无章的数据预测以后某段时间内的动态数据,而且精度不受影响。鉴于矿场上大多数油井产量变化的无规律性,应用常规方法难以有效地预测其动态。因此,根据压裂前的油井日产油量,应用上述的灰色拓扑预测方法,建立了GM(1,1)模型群,并由此预测了油井压裂有效期内(如该井不压裂时)的产量动态,从而真实地评价了压裂的增产效果。该方法实用性强,适用于压裂前产量波动比较大的油井。矿场资料证明,其可信度较高,可作为科学评价油井压裂效果的重要依据。     

评价油井重复压裂前剩余可采储量的GM(1, 1)模型

应用灰色系统理论,由油井重复压裂前的递减产量,生成相应的一阶累加序列,由累加序列建立了灰色预测模型GM(1,1).据此模型研究油井由重复压裂前至废弃为止的生产动态。显然重复压裂前油井的日产油量在短期内可能波动较大,但经适当处理并从较长一段时间看,它有递减的趋势。经理论分析认为,生成的一阶累加序列有最大值,由此通过相关计算就可确定油井的剩余可采储量。此外,由于采用日产油量的累加序列建立模型,弱化了原始数据的随机波动性,强化了其规则有序性,而生成的一阶累加序列能更好地满足灰指数规律,适用于GM(1,1)模型计算。矿场实践表明,该模型所需原始数据少,但预测的精度高,可作为重复压裂选井选层的重要评判依据;也可与其它预测剩余可采储量的方法相互比较和确认,以便对重复压裂进行更加充分的论证。     

改进的灰色模型预测油气井剩余可采储量

在对灰色模型进行研究的基础上,对其进行了改进,使其适用范围更加广泛,并利用遗传算法的强大 搜索功能计算参数λ。建立模型时采用油气井日产量的累加序列作为基础数据,这样就弱化了原始数据的随机波 动性,强化了其规则有序性,而生成的一阶累加序列能列好地满足灰指数规律,适用于改进的GM(1,1)模型。计算 实例表明,该模型所需原始数据少,预测精度高,操作方便,具有一定的实用价值。     

应用灰色系统理论预测油藏含水上升规律

把油藏的含水上升作为一个灰色系统，应用灰色系统理论方法来预测水驱油藏的含水上升规律，建立了等维新息GM（1，1）模型，并用该模型对30个油藏的综合含水的上升进行了历史拟合及预测，同时用矿场资料统计方法进行了含水上升的历史拟合及预测，最后把两种预测的结果与实际值进行了对比分析，计算出了相对误差值，证明了用灰色方法预测含水是可行的，它具有计算简单，使用方便，所需原始数据少，计算精度高等优点。     

灰色理论和优化技术在三相流解释中的应用

提出了一种应用灰色理论和优化技术处理三相流产出剖面资料的方法，该方法以滑脱模型为基础，建立极小化目标函数及视流体速度、密度、持水率、温度和压力等测量 参数的理论响应方程。     

基于马尔科夫修正的潜油泵灰色振动预测模型

针对潜油泵振动状态数据具有波动性的问题,建立了基于马尔科夫方法对灰色预测结果修正的预测模型。首先利用灰色等维新息GM(1,1)模型对样本数据进行灰色预测,然后根据状态实测数据与其灰色预测结果之间的误差百分比划分马尔科夫状态区间,建立马尔科夫状态转移概率矩阵。用马尔科夫状态转移概率矩阵和当前状态的误差百分比状态向量计算得到马尔科夫修正值,对灰色预测结果进行修正,实现对设备波动状态参数的预测。潜油泵振动状态数据的预测结果表明,基于马尔科夫修正的灰色预测模型不仅比马尔科夫预测模型和灰色预测模型具有更高的预测精度,而且对波动数据的变化趋势具有更高的灵敏度,能够及时反映波动的变化,从而提高了预测精度。