基于微測(cè)井資料的雙線性回歸穩(wěn)定Q估計(jì)
本文選題:微測(cè)井 + 線性回歸。 參考:《石油物探》2017年04期
【摘要】:鑒于微測(cè)井資料在近地表結(jié)構(gòu)調(diào)查中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),其常用于估算近地表品質(zhì)因子Q值,且以相鄰道記錄的譜比法應(yīng)用居多。因受旅行時(shí)間拾取誤差或速度估算誤差等影響,Q估計(jì)結(jié)果波動(dòng)劇烈、穩(wěn)定性較差、估算精度較低。為此,借鑒微測(cè)井分層速度回歸分析思想,提出了一種雙線性回歸品質(zhì)因子Q估計(jì)算法。該方法利用譜比法原理,首先求取微測(cè)井各道記錄相對(duì)于第一道的非相鄰道譜比對(duì)數(shù)值,然后在速度分層約束的基礎(chǔ)上采用兩次線性回歸求得不同層段品質(zhì)因子Q值。模型試算結(jié)果表明,與常用相鄰道譜比法相比,基于非相鄰道的雙線性回歸Q估計(jì)方法明顯降低了時(shí)間拾取誤差和噪聲干擾的影響,Q估計(jì)最大相對(duì)誤差不超過(guò)25%,平均相對(duì)誤差約為10%,提高了近地表Q估計(jì)的穩(wěn)定性和估算精度。實(shí)測(cè)微測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)試算結(jié)果表明,該方法可以獲得與近地表速度分層相一致的較為穩(wěn)定的、地質(zhì)意義明確的近地表Q估計(jì)值,而且適用于不同微測(cè)井觀測(cè)系統(tǒng)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)。
[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.
【作者單位】: 河南理工大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;中原經(jīng)濟(jì)區(qū)煤層(頁(yè)巖)氣河南省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:河南理工大學(xué)博士基金項(xiàng)目(B2009-85)資助~~
【分類號(hào)】:P631.4;P631.81
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2060701
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