基于低秩矩阵恢复的去噪方法在石油测井中的应用

随着测井技术的发展,各大油田采集和存储的测井数据量呈井喷式增长,并存在大量冗余和噪声,在进行油气层识别前必须对测井数据进行压缩和去噪等预处理。低秩矩阵恢复(Low-Rank Matrix Recovery,LRMR)理论将压缩感知(Compressed Sensing,CS)中向量样例的稀疏表示推广到矩阵的低秩情形,从较大但稀疏的误差中恢复出本质上低秩的数据矩阵,可更好地保持数据结构,提高去噪效果。因此将低秩矩阵恢复理论中的去噪方法应用于石油测井中,实现对测井数据的去噪处理。对比研究了加速近端梯度算法(Accelerate Proximal Gradient,APG)、精确增广拉格朗日乘子(Exact Augmented Lagrange Multipliers,EALM)法和非精确增广拉格朗日乘子法(Inexact Augmented Lagrange Multipliers,IALM)在测井数据中的去噪效果,对去噪前后的测井数据分别采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)进行油气层识别,结果表明,与不去噪情况相比,利用三种算法进行去噪处理后油气层识别精度都有了显著提升。通过参数优化减少迭代次数,可使得IALM算法在运算时间上优于EALM算法和APG算法,明显提高了运算效率。