泥质砂岩的激发极化弛豫时间谱反演

激发极化谱较极化率具有更为丰富的储层信息。为更好地利用激发极化谱评价储层，采用正则化方法并结合奇异值分解技术对泥质砂岩的激发极化衰减谱进行了多指数反演，得到了连续光滑的弛豫时间谱。在激发极化衰减谱信噪比较高的情况下，约束条件矩阵不影响反演结果，而且弛豫时间分布点数为32-64较为合适。可以利用激发极化弛豫时间谱进行地层渗透率评价，logK随log（Eg^4/2／F）线性增加。

低场脉冲NMR横向弛豫信号的反演分析

从第一类积分方程的反演求解入手,推导出了适合低场脉冲核磁共振横向弛豫信号多指数反演的一种解谱算法。对解谱的具体过程进行了详细论述,并对不同信噪比、不同布点方式下的解谱结果进行了对比与分析。本算法对推广低场脉冲核磁共振分析测量技术的应用具有重要的参考价值。

基于回归M-估计的核磁测井数据反演

翁爱华 ,李舟波 ,王雪秋 ,陆敬安 ,莫修文 .基于回归 M-估计的核磁测井数据反演 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(3) :2 5 8～ 2 6 1 通过对核磁共振测井数据分析 ,发现数据误差可能不服从正态 Gauss分布 ,为此采用回归 M-估计 (RME)进行弛豫谱反演 ,克服常规正则化反演弛豫谱受非 Gauss分布数据误差的影响。回归 M-估计通过对较大的离群数据误差赋较小权 ,对较小的数据误差赋较大权 ,从而压制较大数据误差对总误差的影响 ,并通过迭代过程进一步克服非 Gauss分布数据误差对弛豫谱反演的影响。在核磁测井数据反演中 ,首先采用回归 M-估计求取经过初步修正的误差数据集 ,接着利用正则化方法对修正后的误差数据进行弛豫谱反演计算。实际观测数据计算表明 ,回归 M-估计和常规正则化反演方法结合 ,能提高弛豫谱估计精度和孔隙率计算效果。

高分辨率反演方法及其在核磁共振测井数据处理中的应用

本文对核磁共振测井数据的高分辨率弛豫谱反演技术及实际应用效果进行了讨论。首先 ,介绍了基于梭状函数抽样的高分辨率弛豫谱反演方法的原理 ,并用该方法对岩心核磁数据进行了弛豫谱分解 ,讨论了弛豫谱抽样间隔对该方法的影响 ;其次 ,高分辨率弛豫反演结果和压汞结果的比较证明了弛豫谱反演方法的高分辨率优点。实际核磁测井数据分别来自砂泥岩井段的高泥质含量与低泥质含量两个层位 ,通过与常规弛豫谱反演结果的对比可以发现 ,采用高分辨率的弛豫谱反演技术能够更加精细地给出孔隙流体的弛豫分布 。

低信噪比核磁共振测井资料的处理技术

基线偏离是由噪音引起的低信噪比核磁共振测井振幅数据的非随机干扰 ,可采用修正的弛豫谱反演方法压制该干扰。在该反演方法中 ,将基线偏离作为独立的未知数直接考虑到原始方程中 ,进行弛豫谱反演的同时 ,将该基线偏离作为未知数反演出来 ,并将其从弛豫谱中剔除。结合时间依赖滤波技术 ,这种数据处理技术能将低信噪比核磁测井数据中的基线偏离量分离出来 。

基于SVD和DE反演方法的渗透率估计

根据孔隙流体离子扩散浓度分布,推导出激发极化弛豫时间与孔隙半径的平方成正比,并与孔隙内溶液的扩散系数相关.在分析信噪比和参变量个数对差分进化(DE)算法反演精度影响的基础上,提出先用奇异值分解(SVD)方法大致确定组分数,再用DE算法反演弛豫谱的联合反演方法,并建立结合弛豫谱、孔隙度和地层因数的综合渗透率估计模型.结果表明:联合反演算法无须事先给定弛豫时间分布,反演精度高,对信噪比鲁棒性好,而且基于弛豫谱的综合估计模型可以显著提高渗透率估计的准确度,其中驰豫时间谱、孔隙度和地层因数的综合模型对于岩心样品的渗透率估计精度可以达到0.980 2.