CN107678064B - 一种声波时差实时提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种声波时差实时提取方法，首先通过波形恢复和波形预处理程序，压制波形噪声，然后根据声波仪器采集的数据波形设置随钻声波时差局部提取参数，通过信息融合方法进一步缩小局部时间遍历范围，并在局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差，最后利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正；本发明通过确定局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围，大大减小了程序的运算量，能够快速提取地层声波时差；信息融合方法确定局部时间遍历范围、自适应选取相关计算方法以及抛物线拟合法的应用进一步提高了计算精度，保证了数据处理的可靠性。

Description

一种声波时差实时提取方法
技术领域
本发明涉及石油钻井和测井数据处理技术领域，更为具体地讲，涉及一种随钻声波井下信号采集与处理系统的声波时差实时提取方法。
背景技术
随钻声波测井技术是在电缆测井技术的基础上发展起来的，与电缆测井相比，它能够在泥浆滤液侵入到地层之前对数据进行有效采集，受侵入影响较小，能够更为客观的探测到原始地层状况，地层信息具有更高的研究价值。随钻测井技术的应用，把钻井和测井两个过程合二为一，在钻井的过程中完成录井，提高了钻井作业效率，大大降低了测井的成本。另外，在一些高难度的测井作业中，例如水平井、大斜度井的测试中，电缆测井无法完成测井工作，只能选用随钻测井。
利用随钻声波测井技术可以得到地层的流体波、纵波和横波的幅度，频率和时差等相关信息，这些参数是评价地层孔隙度、岩性和岩石力学弹性的重要依据，通过一定计算还可以得到地层岩石破压力值，准确的反应当前地层的油气信息，是油气探测的有效方法。与其他测井技术相比，使用声波测井技术所研制的声波测井仪具有测井速度快，仪器重量轻等优点。但随钻声波测井技术采集的数据量比较大，利用泥浆脉冲进行传输，数据传输效率极低，不可能把采集到的大量数据实时传输到地面系统，即无法实时上传测量到的声波数据，地面工作人员无法确定仪器是否工作在正常状态，从而不能从声波数据中提取到井下时差来反应底层信息。
随钻声波测井原始资料无法直接应用。在应用之前，必须对原始资料(波形数据)进行相应的处理，提取出钻进人员、地质人员、油田开发人员及相关工程人员感兴趣的且容易被接受并应用的信息。常规的电缆声波测井测得的原始波形数据通过电缆传输到地面之后再进行相应的处理。与常规电缆声波测井原始波形处理有所不同，由于受随钻测井数据传输速率的限制，无法直接将原始波形数据传输到地面之后再进行处理，必须在井下对原始波形数据进行处理，再将处理结果实时传输到地面。
从声波中提取慢度，是随钻声波测井中最基本的环节，由于地下情况的复杂性，实际测井资料的质量难以保证，使得波形处理工作变得相当复杂和困难。目前公知的随钻声波时差提取技术可以分为两大类：首波探测法和STC方法。
首波探测法，方法简单，实现方便，许多测井仪器已经可以用硬件来实现。但是，这种方法抗噪能力差，对于噪声与声波混杂在一起的波形来说，很难用它来找准首波波至。STC方法是Kimbal等人于1984年提出的一种利用相关性处理提取声波慢度的一种方法，该方法抗噪能力强，计算精度高，但是其计算量巨大，技术难点多，实现起来较为困难。
迫于随钻条件下传输条件的限制，随钻声波测井慢度提取只能在井下通过硬件实现，上述首波探测法精度太低不适于随钻条件下的时差提取。STC方法虽然抗噪能力强，计算精度高，但是计算量巨大，技术难点多，很难在井下实现。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种声波时差实时提取方法，通过确定局部时间遍历范围和局部慢度遍历范围，实现STC算法的改进，对STC寻峰结果又利用抛物线拟合进一步校正，具有地层声波时差提取快、可靠性高的特点。
为实现上述发明目的，本发明提出一种声波时差实时提取方法，包括以下步骤：
(1)通过波形恢复和波形预处理程序，压制波形噪声；
(2)根据声波仪器采集的数据波形设置声波时差局部提取参数；
(3)通过数据融合方法缩小局部时间遍历范围；
(4)在确定的局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差；
(5)利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正。
如上所述的步骤(1)中波形恢复和波形预处理方法是指采用时域FIR滤波或者频域FFT滤波等方式对采集到的原始波形数据进行处理。
如上所述的步骤(2)中设置声波时差局部提取参数包括波形道数、每道波形采样点数、源距、接收器间距和采样时间间隔、局部时间遍历范围、局部慢度遍历范围、处理时窗长度和处理时窗步长、处理时差步长。
进一步地，局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围的确定需进行以下步骤来实现：首先需根据区域地震资料及邻井测井资料、录井资料进行地质建模，反演待钻井的地层信息，然后根据地层信息估算声波在该地层中的传播速度，最后结合接收器发射器间的源距以及发射器间的距离确定局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围。
如上所述的步骤(3)中通过数据融合方法缩小局部时间遍历范围是指利用信息融合算法将时间遍历范围锁定到一个更小的范围内，此过程包括以下步骤：
(1)利用不同的评价方法确定局部时间遍历范围；
①利用远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围；
采用如下公式来表示远近窗幅度比值：
近窗幅度：
Figure BDA0001067048170000031
远窗幅度：
Figure BDA0001067048170000041
远近窗幅度比：
Figure BDA0001067048170000042
其中，T近、T远分别表示近、远窗的时长，Ai为振幅值；
给定局部时间遍历范围，在该范围内求取远近窗幅值比值Rm，当Rm出现极大值时即为所要确定的局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
②利用远近窗能量比法确定局部时间遍历范围；
远近窗能量比法与远近窗幅值比法计算过程相似，只是对公式(1)和公式(2)用能量值进行了表示如下：
Figure BDA0001067048170000043
Figure BDA0001067048170000044
局部时间遍历范围的确定方法与远近窗幅度比法相同；
③利用短长时窗能量比法确定局部时间遍历范围；
采用短窗能量与长窗能量比值法来检测纵波首波，每个步进短窗窗长相等，每次步进一个采样点，以第n个采样点为开窗点的第m个短窗能量值Sm为：
Figure BDA0001067048170000045
其中，L为窗长，Ai为包络信号幅值；
第m个步进短窗时的长窗能量值为：
Figure BDA0001067048170000051
短窗能量与长窗能量比为：
Figure BDA0001067048170000052
同样，与远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围的方法相似，给定局部时间遍历范围，在该范围内求取短窗能量与长窗能量比Rm，在局部时间遍历范围的中心参考点前，Sm与Em近乎相等，Rm为一条近于水平的直线，在局部时间遍历范围的中心参考点后，Sm会突然增大，而Em滞后于Sm缓慢增大，因而在在局部时间遍历范围的中心参考点处Rm表现为一明显的脉冲极值，据此可以判断局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
(2)利用证据理论、贝叶斯估计、模糊集理论、专家系统等信息融合算法对步骤1)中提到的三种评价方法进行决策级融合，确定最终的局部时间遍历范围，可用如下公式表示：
R＝f(R1,R2,R3) (9)
其中，R为决策级信息融合后的最终局部时间遍历范围，f为所采用的信息融合算法，R1,R2,R3为步骤1)中提到的三种方法确定的局部时间遍历范围。
如上所述的步骤(4)中在确定的局部时间遍历范围内进行慢度遍历提取声波时差是指时间窗在时间轴局部范围内遍历，按照慢度计算步长不断变换斜率，实现慢度的遍历，对数据波形进行相关计算，计算阵列波形的相干图，通过峰值检测技术提取相干图中峰值，最后通过慢度恢复和后处理得到可靠的地层时差。
进一步地，对数据波形进行相关计算是指根据数据特点自适应选取相关计算方法，具体的相关计算方法包括：
(1)通过波形相似法对数据波形进行相关计算；
多通道波形的相似度定义为：
Figure BDA0001067048170000061
其中，fk为阵列波形数据，IW为窗口长度，M为波形通道数；
按照这种计算方法，每给一个确定的窗口就可以计算出一个相似系数。因此，通过调整时间参数t和慢度参数s以改变窗口的位置和形状并计算其对应的相似性值即得到以t和s为参数的一系列相关函数值；
(2)通过互相关法对数据波形进行相关计算；
设xN(n)、yN(n)是两列长度为N含有相似波形成分的时间序列，则它们之间的相关系数可定义为：
Figure BDA0001067048170000062
其中，r2N(n)表示起始位置相差n个点的两个时窗内波形的相似系数，N表示窗长大小，xN(i)和yN(i)分别表示两个时间序列在时窗内的第i个样值；
(3)通过N次根堆栈法对数据波形进行相关计算；
N次根堆栈方程为：
Yi＝RiRi N-1
Figure BDA0001067048170000063
其中，xi,j为第j通道的第i个采样点数据，1≤i≤IW,1≤j≤K，IW为各通道信号的长度(窗长)，K为总通道数，N为任一正整数(一般取N≥4)，Gj是第j通道的增益，G是对所有通道数据的增益，wj为加权因子，Yi为一维滤波输出数组，多通道信号经N次根滤波后能输出多道信号中相似的部分。
如上所述的步骤(5)中利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正，首先将相关计算出的相关系数数值拟合为曲线，再通过解析的方法求曲线的极值，获得最大值并记录相应的时间与时差值，从而基本上消除了数值离散所造成的误差。
本发明的声波时差实时提取方法具有以下有益效果：
(1)本发明提出了一种改进的STC算法，通过确定局部时间遍历范围和局部慢度遍历范围，大大减小了程序的运算量，能够快速提取地层声波时差；
(2)本发明中采用信息融合方法确定局部时间遍历范围及自适应选取相关计算方法，能够满足不同数据波形的需求，保证了数据处理的可靠性；
(3)本发明中采用抛物线拟合法减少了由于数值离散性带来的STC图中寻峰误差，提进一步高计算精度。
附图说明：
图1为本发明的声波时差实时提取方法流程图。
图2为局部时间遍历范围确定方法的远近窗示意图。
图3为局部时间遍历范围确定方法的长短时窗示意图。
图4为改进的STC方法示意图。
图5为典型地层下模拟的近源距波形。
图6为远近窗能量比。
图7为在局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历所做的改进的STC相关曲线。
具体实施方式：
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。根据随钻声波测井的特点，通过对声波时差和慢度进行局部遍历范围确定，提出了一种声波时差实时提取方法，即改进的STC时差提取方法。该方法可以用于井孔声场纵波和四极子波的时差提取。
参照附图1，一种声波时差实时提取方法，包括以下步骤：
第一步S101，通过波形恢复和波形预处理程序，压制波形噪声；
波形恢复和波形预处理方法是指采用时域FIR滤波或者频域FFT滤波方式对采集到的原始波形数据进行处理。
第二步S102，根据声波仪器采集的数据波形设置声波时差局部提取参数；
设置声波时差局部提取参数包括波形道数、每道波形采样点数、源距、接收器间距和采样时间间隔、局部时间遍历范围、局部慢度遍历范围、处理时窗长度和处理时窗步长、处理时差步长；
进一步地，局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围的确定需进行以下步骤来实现：首先需根据区域地震资料及邻井测井资料、录井资料进行地质建模，反演待钻井的地层信息，然后根据地层信息估算声波在该地层中的传播速度，最后结合接收器发射器间的源距以及发射器间的距离确定局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围。
第三步S103，通过数据融合方法缩小局部时间遍历范围；
通过信息融合算法将时间遍历范围锁定到一个更小的范围内，此过程包括以下步骤：
(1)利用不同的评价方法确定局部时间遍历范围；
①利用远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围；
采用如下公式来表示远近窗幅度比值：
近窗幅度：
Figure BDA0001067048170000091
远窗幅度：
Figure BDA0001067048170000092
远近窗幅度比：
Figure BDA0001067048170000093
其中，T近、T远分别表示近、远窗的时长，Ai为振幅值；
给定局部时间遍历范围，在该范围内求取远近窗幅值比值Rm，当Rm出现极大值时即为所要确定的局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
②利用远近窗能量比法确定局部时间遍历范围；
远近窗能量比法与远近窗幅值比法计算过程相似，只是对公式(1)和公式(2)用能量值进行了表示如下：
Figure BDA0001067048170000094
Figure BDA0001067048170000095
局部时间遍历范围的确定方法与远近窗幅度比法相同；
③利用短长时窗能量比法确定局部时间遍历范围；
采用短窗能量与长窗能量比值法来检测纵波首波，每个步进短窗窗长相等，每次步进一个采样点，以第n个采样点为开窗点的第m个短窗能量值Sm为：
Figure BDA0001067048170000096
其中，L为窗长，Ai为包络信号幅值；
第m个步进短窗时的长窗能量值为：
Figure BDA0001067048170000101
短窗能量与长窗能量比为：
Figure BDA0001067048170000102
同样，与远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围的方法相似，给定局部时间遍历范围，在该范围内求取短窗能量与长窗能量比Rm，在局部时间遍历范围的中心参考点前，Sm与Em近乎相等，Rm为一条近于水平的直线，在局部时间遍历范围的中心参考点后，Sm会突然增大，而Em滞后于Sm缓慢增大，因而在在局部时间遍历范围的中心参考点处Rm表现为一明显的脉冲极值，据此可以判断局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
(2)利用证据理论、贝叶斯估计、模糊集理论、专家系统等信息融合算法对步骤1)中提到的三种评价方法进行决策级融合，确定最终的局部时间遍历范围，可用如下公式表示：
R＝f(R1,R2,R3) (9)
其中，R为决策级信息融合后的最终局部时间遍历范围，f为所采用的信息融合算法，R1,R2,R3为步骤1)中提到的三种方法确定的局部时间遍历范围。
第四步S104，在确定的局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差；
确定的局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差是指时间窗在时间轴局部范围内遍历，按照慢度计算步长不断变换斜率，实现慢度的遍历，对数据波形进行相关计算，计算阵列波形的相干图，通过峰值检测技术提取相干图中峰值，最后通过慢度恢复和后处理得到可靠的地层时差。
根据数据特点自适应选取相关计算方法，具体的相关计算方法包括：
(1)通过波形相似法对数据波形进行相关计算；
多通道波形的相似度定义为：
Figure BDA0001067048170000111
其中，fk为阵列波形数据，IW为窗口长度，M为波形通道数；
按照这种计算方法，每给一个确定的窗口就可以计算出一个相似系数。因此，通过调整时间参数t和慢度参数s以改变窗口的位置和形状并计算其对应的相似性值即得到以t和s为参数的一系列相关函数值；
(2)通过互相关法对数据波形进行相关计算；
设xN(n)、yN(n)是两列长度为N含有相似波形成分的时间序列，则它们之间的相关系数可定义为：
Figure BDA0001067048170000112
其中，r2N(n)表示起始位置相差n个点的两个时窗内波形的相似系数，N表示窗长大小，xN(i)和yN(i)分别表示两个时间序列在时窗内的第i个样值；
(3)通过N次根堆栈法对数据波形进行相关计算；
N次根堆栈方程为：
Yi＝Ri|Ri|N-1
Figure BDA0001067048170000113
其中，xi,j为第j通道的第i个采样点数据，1≤i≤IW,1≤j≤K，IW为各通道信号的长度(窗长)，K为总通道数，N为任一正整数(一般取N≥4)，Gj是第j通道的增益，G是对所有通道数据的增益，wj为加权因子，Yi为一维滤波输出数组，多通道信号经N次根滤波后能输出多道信号中相似的部分。
自适应选取相关计算方法求取相关系数并绘制等值线图，对STC图采用二维寻峰技术准确搜索到各个峰的峰位，每个峰在慢度轴上的坐标即为相应模式波的慢度。
第五步S105，利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正。
首先将相关计算出的相关系数数值拟合为曲线，再通过解析的方法求曲线的极值，获得最大值并记录相应的时间与时差值，从而基本上消除了数值离散所造成的误差。
附图2和3,为局部时间遍历范围确定方法示意图，其中附图2为远近窗示意图，附图3为局部时间遍历范围确定方法的长短时窗示意图。通过定义远近窗及长短窗可采取远近窗幅度比法、远近窗能量比法、短长时窗能量比法进行局部时间遍历范围确定。参照附图2，近窗定义为离初始采集数据点近的窗口，远窗定义为离初始采集数据点远的窗口，近窗的结束点为远窗的开始点，近窗和远窗可以设置不同的窗口长度。参照附图2每个步进短窗窗长相等(一般取4-5个采样点)，每次步进一个采样点，第m个步进短窗的长窗范围包含m个步进短窗。
参照附图4改进的STC方法示意图，在经过局部时间遍历范围确定后，时间窗在局部时间遍历范围内遍历，按照慢度计算步长不断变换斜率，实现局部慢度的遍历，在对时间慢度进行遍历的每一个窗内计算相关系数。
附图5为典型地层下模拟的近源距波形。采用发明提出的方法通过计算典型地层的合成波形的时差，来验证程序的可靠性。模拟时，令源距为1.2m，共两个接收器，接收器间距为0.3m。其中，附图5为模拟的近源距波形，附图6为远近窗能量比的值，利用信息融合方法确定局部时间遍历范围，附图7为在局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历所做的改进的STC相关曲线，窗长取240μs。可以看出，计算的时差为255.02μs/m，而实际模拟输入的时差为250μs/m，两者相比具有较好的一致性。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种声波时差实时提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)通过波形恢复和波形预处理程序，压制波形噪声；
(2)根据声波仪器采集的数据波形设置声波时差局部提取参数，所述声波时差局部提取参数包括波形道数、每道波形采样点数、源距、接收器间距和采样时间间隔、局部时间遍历范围、局部慢度遍历范围、处理时窗长度和处理时窗步长、处理时差步长；
(3)通过数据融合方法缩小局部时间遍历范围，所述的步骤(3)中通过数据融合方法缩小局部时间遍历范围是指利用信息融合算法将时间遍历范围锁定到一个更小的范围内，此过程包括以下步骤：
1)利用不同的评价方法确定局部时间遍历范围；
①利用远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围；
采用如下公式来表示远近窗幅度比值：
近窗幅度：
Figure FDA0002443248840000011
远窗幅度：
Figure FDA0002443248840000012
远近窗幅度比：
Figure FDA0002443248840000013
其中，T近、T远分别表示近、远窗的时长，Ai为振幅值；
给定局部时间遍历搜索范围，在该范围内求取远近窗幅值比值Rm，当Rm出现极大值时即为所要确定的局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
②利用远近窗能量比法确定局部时间遍历范围；
远近窗能量比法与远近窗幅值比法计算过程相似，只是对公式(1)和公式(2)用能量值进行了表示如下：
Figure FDA0002443248840000021
Figure FDA0002443248840000022
局部时间遍历范围的确定方法与远近窗幅度比法相同；
③利用短长时窗能量比法确定局部时间遍历范围；
每个步进短窗窗长相等，每次步进一个采样点，以第n个采样点为开窗点的第m个短窗能量值Sm为：
Figure FDA0002443248840000023
其中，L为窗长，Ai 2为包络信号幅值；
第m个步进短窗时的长窗能量值为：
Figure FDA0002443248840000024
短窗能量与长窗能量比为：
Figure FDA0002443248840000025
同样，与远近窗幅度比法确定局部时间遍历范围的方法相似，给定局部时间遍历范围，在该范围内求取短窗能量与长窗能量比Rm，在局部时间遍历范围的中心参考点前，Sm与Em近乎相等，Rm为一条近于水平的直线，在局部时间遍历范围的中心参考点后，Sm会突然增大，而Em滞后于Sm缓慢增大，因而在在局部时间遍历范围的中心参考点处Rm表现为一明显的脉冲极值，据此可以判断局部时间遍历范围的中心参考点，结合预设的时间遍历阈值，最终形成局部时间遍历范围；
2)利用证据理论、贝叶斯估计、模糊集理论、专家系统信息融合算法对步骤1)中提到的三种评价方法进行决策级融合，确定最终的局部时间遍历范围，可用如下公式表示：
R＝f(R1,R2,R3) (9)
其中，R为决策级信息融合后的最终局部时间遍历范围，f为所采用的信息融合算法，R1,R2,R3为步骤1)中提到的三种方法确定的局部时间遍历范围；
(4)在确定的局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差；
(5)利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正。
2.根据权利要求1所述的一种声波时差实时提取方法，其特征在于：所述的步骤(1)中波形恢复和波形预处理方法是指采用时域FIR滤波或者频域FFT滤波方式对采集到的原始波形数据进行处理。
3.根据权利要求1或2所述的一种声波时差实时提取方法，其特征在于：所述的局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围的确定需进行以下步骤来实现：首先需根据区域地震资料及邻井测井资料、录井资料进行地质建模，反演待钻井的地层信息，然后根据地层信息估算声波在该地层中的传播速度，最后结合接收器发射器间的源距以及发射器间的距离确定局部时间遍历范围及局部慢度遍历范围。
4.根据权利要求1所述的一种声波时差实时提取方法，其特征在于：所述的步骤(4)中在确定的局部时间遍历范围内进行局部慢度遍历提取声波时差是指时间窗在时间轴局部范围内遍历，按照慢度计算步长不断变换斜率，实现慢度的遍历，对数据波形进行相关计算，计算阵列波形的相干图，通过峰值检测技术提取相干图中峰值，最后通过慢度恢复和后处理得到可靠的地层时差。
5.根据权利要求4所述的一种声波时差实时提取方法，其特征在于：所述的步骤(4)中对数据波形进行相关计算是指根据数据特点自适应选取相关计算方法，具体的相关计算方法包括：
(1)通过波形相似法对数据波形进行相关计算；
多通道波形的相似度定义为：
Figure FDA0002443248840000041
其中，fk为阵列波形数据，IW为窗口长度，M为波形通道数；
按照这种计算方法，每给一个确定的窗口就可以计算出一个相似系数；因此，通过调整时间参数t和慢度参数s以改变窗口的位置和形状并计算其对应的相似性值即得到以t和s为参数的一系列相关函数值；
(2)通过互相关法对数据波形进行相关计算；
设xN(n)、yN(n)是两列长度为N含有相似波形成分的时间序列，则它们之间的相关系数可定义为：
Figure FDA0002443248840000042
其中，r2N(n)表示起始位置相差n个点的两个时窗内波形的相似系数，N表示窗长大小，xN(i)和yN(i)分别表示两个时间序列在时窗内的第i个样值；
(3)通过N次根堆栈法对数据波形进行相关计算；
N次根堆栈法方程为：
Figure FDA0002443248840000043
其中，xi,j为第j通道的第i个采样点数据，1≤i≤IW,1≤j≤K，IW为各通道信号的长度，K为总通道数，N为任一正整数，取N≥4，Gj是第j通道的增益，G是对所有通道数据的增益，wj为加权因子，Yi为一维滤波输出数组，多通道信号经N次根滤波后能输出多道信号中相似的部分。
6.根据权利要求1所述的一种声波时差实时提取方法，其特征在于：所述的步骤(5)中利用抛物线拟合法对提取的声波时差进行校正，首先将相关计算出的相关系数数值拟合为曲线，再通过解析的方法求曲线的极值，获得最大值并记录相应的时间与时差值，从而基本上消除了数值离散所造成的误差。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111060971A (zh) * 2019-12-04 2020-04-24 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队 时间域激电全波形采样的多参数提取数据处理方法
CN112558159A (zh) * 2020-12-08 2021-03-26 中国石油天然气集团有限公司 一种声波测井初至拾取方法
CN112817049B (zh) * 2020-12-28 2022-08-02 中海油田服务股份有限公司 一种声波时差的计算方法
CN113356834B (zh) * 2021-07-14 2023-04-18 中国石油天然气股份有限公司 井眼声波时差的校正方法、校正装置和电子设备
CN114263456B (zh) * 2021-12-28 2024-05-07 中海油田服务股份有限公司 实时计算地层纵横波慢度的方法及装置
CN116338240B (zh) * 2023-04-28 2023-12-01 淮阴工学院 一种基于抛物线拟合的超声波液体流速测量方法及测量装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6625541B1 (en) * 2000-06-12 2003-09-23 Schlumberger Technology Corporation Methods for downhole waveform tracking and sonic labeling
CN101158724A (zh) * 2007-09-14 2008-04-09 中国石油集团西北地质研究所 基于偶极小波的储层厚度预测方法
CN103775067A (zh) * 2012-10-20 2014-05-07 中国石油化工股份有限公司 一种随钻方位声波测井装置
CN104453854A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 中国石油大学(华东) 一种基于双源反激技术的随钻声波测井方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6625541B1 (en) * 2000-06-12 2003-09-23 Schlumberger Technology Corporation Methods for downhole waveform tracking and sonic labeling
CN101158724A (zh) * 2007-09-14 2008-04-09 中国石油集团西北地质研究所 基于偶极小波的储层厚度预测方法
CN103775067A (zh) * 2012-10-20 2014-05-07 中国石油化工股份有限公司 一种随钻方位声波测井装置
CN104453854A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 中国石油大学(华东) 一种基于双源反激技术的随钻声波测井方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
阵列声波测井实时STC算法;陶钧 等;《电子测量技术》;20140131;第37卷(第1期);第34-38、44页 *
随钻声波井下时差实时提取算法研究与应用;张伟 等;《电子科技大学学报》;20150731;第44卷(第4期);第550-556页 *

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