对未知参数和处理段参数同时进行最优化的一种测井分析的新方法

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本文介绍了测井分析的一种多维交会法,这种算法建立在最优化技术基础上,具有求解未知数(粘土含量,孔隙度等),并同时具有确定各种参数或常数(粘土和矿物骨架值、胶结因子等)最佳值的能力。虽然利用岩芯资料或已有的标定层使问题求解极为便利,但是在这些资料缺乏的情况下,这种算法也将起作用。它是依靠一种专门被称为“紧凑约束”(compaction constraints)的约束项完成的。此外,在没有岩芯资料情况下,还介绍了减少不确定因素的几种其它方法。本文还介绍了用这种方法进行测井分析的一些实例,突出了使用这一技术的优点,同时强调了基于原始曲线与重建曲线进行对比的质量控制。 This paper presents a multidimensional intersection method for logging analysis. This algorithm is based on optimization techniques and has the ability to solve unknowns (clay content, porosity, etc.) and at the same time to determine various parameters or constants (clay and mineral skeleton Value, cementation factor, etc.) the best value of ability. Although the use of core material or existing calibration layer to solve the problem is very convenient, but in the absence of such information, this algorithm will work. It relies on a constraint that is specifically called “compaction constraints.” In addition, there are several other ways to reduce the uncertainty in the absence of core data. This paper also describes some examples of logging analysis using this method, highlighting the benefits of using this technique, while emphasizing quality control based on a comparison of the original and reconstructed curves.
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