基于微测井资料的双线性回归稳定Q估计

发布时间：2018-06-24 07:55

本文选题：微测井 + 线性回归　；参考：《石油物探》2017年04期

【摘要】：鉴于微测井资料在近地表结构调查中的独特优势,其常用于估算近地表品质因子Q值,且以相邻道记录的谱比法应用居多。因受旅行时间拾取误差或速度估算误差等影响,Q估计结果波动剧烈、稳定性较差、估算精度较低。为此,借鉴微测井分层速度回归分析思想,提出了一种双线性回归品质因子Q估计算法。该方法利用谱比法原理,首先求取微测井各道记录相对于第一道的非相邻道谱比对数值,然后在速度分层约束的基础上采用两次线性回归求得不同层段品质因子Q值。模型试算结果表明,与常用相邻道谱比法相比,基于非相邻道的双线性回归Q估计方法明显降低了时间拾取误差和噪声干扰的影响,Q估计最大相对误差不超过25%,平均相对误差约为10%,提高了近地表Q估计的稳定性和估算精度。实测微测井数据试算结果表明,该方法可以获得与近地表速度分层相一致的较为稳定的、地质意义明确的近地表Q估计值,而且适用于不同微测井观测系统的测井数据。
[Abstract]:In view of the unique advantages of microlog data in near-surface structure investigation, it is often used to estimate the near-surface quality factor Q value, and the spectral ratio method of adjacent trace records is used mostly. Because of the travel time pickup error or velocity estimation error, the results of Q estimation fluctuate sharply, the stability is poor, and the estimation accuracy is low. For this reason, a bilinear regression quality factor Q estimation algorithm is proposed by using the idea of microlog stratification velocity regression analysis. Based on the principle of spectral ratio method, the value of non-adjacent trace spectrum ratio of microlog records relative to the first one is obtained firstly, and then the Q value of different interval quality factors is obtained by using twice linear regression on the basis of velocity stratification constraints. The results of model calculation show that, compared with the conventional adjacent trace spectrum ratio method, The bilinear regression Q estimation method based on non-adjacent tracks obviously reduces the influence of time pickup error and noise interference. The maximum relative error of Q estimation is less than 25 and the average relative error is about 10. The stability and accuracy of near surface Q estimation are improved. The experimental results of microlog data show that the proposed method can obtain stable near-surface Q estimators consistent with the near-surface velocity stratification and can be applied to the logging data of different micrologging systems.
【作者单位】：河南理工大学资源环境学院;中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心;
【基金】：河南理工大学博士基金项目(B2009-85)资助~~
【分类号】：P631.4;P631.81

【参考文献】

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【共引文献】

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