二維核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)反演通過對測量的多參數(shù)自旋回波串進(jìn)行反演計算,并得到弛豫時間等核磁參數(shù),進(jìn)而可計算出豐富的地層參數(shù),與T₂譜反演相比,二維反演能夠?qū)⒅丿B的部分信息通過向二維方向延伸清晰的體現(xiàn)出來,對于油氣水的識別具有重大意義。該反演問題涉及到不適定問題的求解,方程的不適定性導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)中微小的誤差將會對結(jié)果造成巨大的影響,所以反問題的解無法直接求出來。本文利用正則化思想引入表征誤差影響的正則化因子,將原來的反問題轉(zhuǎn)化為對目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化的問題,結(jié)合截斷奇異值分解法以及正則化的反演算法與人工蜂群的改進(jìn)算法,并參考了其他的現(xiàn)有算法,對二維(T₁-T₂)反演進(jìn)行了實現(xiàn),文中通過對原理的推導(dǎo)和算法的分析,并結(jié)合對應(yīng)的數(shù)值模擬實驗進(jìn)行驗證,針對不同信噪比下的回波數(shù)據(jù),對此算法進(jìn)行了驗證與評價。結(jié)果表明這種改進(jìn)的反演算法具有較好的可靠性和實用性。

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 反演方法現(xiàn)狀
    1.3 人工蜂群算法現(xiàn)狀
    1.4 本文研究內(nèi)容
第2章 核磁共振反演以及人工蜂群算法基礎(chǔ)
    2.1 物理基礎(chǔ)
        2.1.1 極化
        2.1.2 共振及弛豫過程
        2.1.3 回波串及其采集
    2.2 流體的核磁特性
        2.2.1 孔隙流體的表面弛豫
        2.2.2 擴(kuò)散弛豫
        2.2.3 自由弛豫
    2.3 數(shù)學(xué)方法基礎(chǔ)
        2.3.1 數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建
        2.3.2 人工蜂群算法
        2.3.3 最優(yōu)化原理法
        2.3.4 牛頓法與阻尼牛頓法
        2.3.5 共軛梯度法
        2.3.6 方法對比與分析
第3章 核磁共振測井反演算法
    3.1 反演算法簡介
    3.2 奇異值截斷
    3.3 數(shù)據(jù)壓縮
    3.4 正則化因子的選取
        3.4.1 廣義交叉驗證法(GCV)
        3.4.2 L曲線法
    3.5 基于人工蜂群算法的較優(yōu)初值搜索
    3.6 物理約束的處理
第4章 反演算法數(shù)值模擬
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號：3855112