数字滤波技术在核测井中的应用

统计变差对于根据核测井取得精确的解释成果常常是一种限制性因素。测井资料的数字处理使得尖端滤波技术的应用成为可能。其目的是降低统计涨落而保持对地层突变的适当响应。另一个目的就是,改进后的滤波技术可以提高测井速度而不降低测井质量。文中研究了一种实时技术,它使用两种移动平均滤波器的组合。一个滤波器在一个较窄的时间间隔上求平均,以得到对地层层理的较好的分辨力。另一个滤波器在一个宽得多的间隔上求平均,从而使统计变差较小。恰当地组合这种平均,可使统计涨落降低,而保持明显的核测井特征。文中所考虑的第二种方法是,将最优滤波技术应用于这个非线性估算问题上。具体地说,所采用的技术就是非线性卡尔曼滤波。它要求预先知道本底噪声的统计特性,同时考虑对测井读数平均值的适应性的估计,以保持对地层界面适当的分辨力。本文介绍的最后一个方法是非线性卡尔曼平滑双通补算法。在这个技术中,对数据先做第一遍(正通)处理,并计算出实时卡尔曼滤波估算值,然后以脱机方式对相同数据做第二遍(倒通)处理。在这个过程中,再使用卡尔曼滤波后的估算值和数据来计算改进的平滑估算值。文中列举的实例是对两组模拟计数率曲线和中子孔隙度数据进行滤波的结果。这些实例说明上述新技术确实提高了测井质量。组合移动平均的结果优于一般的移动平均。卡尔曼滤波有所改进,而卡尔曼平滑最好。计算量随着对统计变差的抑制量一般都有所增加。