CN112065377B - 一种随钻中子数据处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种随钻中子数据处理方法和装置，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；包括：根据所述随钻中子测井仪中N个近源距探测器和N个远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应位置同组的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的通道计数率得到计数率比值；利用计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。通过本公开的方案，通过对变化异常的计数率进行删除，可以获得满足测量精度指标的中子孔隙度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及但不限于测井领域，尤其涉及一种随钻中子数据处理方法和装置。
背景技术
一些技术中，应用较为广泛的随钻中子测井仪共有12通道He3管探测器，当随钻中子测井仪在井下作业时，某一通道或者几个通道He3管探测器出现故障，测量的实时数据就不正确，一些技术中随钻中子孔隙度计算方法是该异常值会参与实时孔隙度计算，实时上传孔隙度数据就会异常，不能真实的反应地质状况，需要作业平台起钻更换仪器，浪费时间，成本高，影响测井作业效率。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本公开提供了一种随钻中子数据处理方法，随钻中子测井仪在井下作业时，可以实时剔除变化异常的数据，获得满足测量精度指标的中子孔隙度。
本公开提供了一种随钻中子数据处理方法，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；包括：
根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；
根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；
将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应同组位置的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值；
利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
一种示例性的实施例中，所述最大变化范围根据以下方式确定：
获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；
当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；
当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；
利用所述近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；
根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
一种示例性的实施例中，所述根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：
对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；
根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；
根据所述误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。
一种示例性的实施例中，所述根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：
对N个通道近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；
当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…；A表示预先确定的最大变化范围的值；
对N个通道远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；
当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。
一种示例性的实施例中，所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；
所述计数率的A最大变化范围为10.6％。
本公开提供了一种随钻中子数据处理装置，其特征在于，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；所述随钻中子数据处理包括存储器和处理器；
所述存储器，设置为保存用于随钻中子数据处理的程序；
所述处理器，设置为读取执行所述用于随钻中子数据处理的程序，执行如下操作：
根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；
根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；
将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值；
利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
一种示例性的实施例中，所述最大变化范围根据以下方式确定：
获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；
当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；
当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；
利用所述近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；
根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
一种示例性的实施例中，所述处理器根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：
对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；
根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；
根据所述误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。
一种示例性的实施例中，所述处理器根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：
对N个通道近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；
当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；A表示预先确定的最大变化范围的值；
对N个通道远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；
当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。
一种示例性的实施例中，
所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；
所述计数率的A最大变化范围为10.6％。
一方面，本申请实施例提供了一种随钻中子数据处理方法，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个近源距探测器和N个远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；包括：根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值；利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。通过本公开的方案，当随钻中子测井仪在井下作业时，可以实时剔除变化异常的计数率，获得测量精度较高中子孔隙度。
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
图1为本申请实施例的随钻中子数据处理方法流程图；
图2为随钻中子测井仪近、远源距探测器摆放位置示意图；
图3为一些示例性实施例中误差传递系数随R的取值变化关系图；
图4为本申请实施例的随钻中子数据处理装置示意图；
图5为一些示例性实施例中采集的随钻中子本底数据；
图6为一些示例性实施例中随钻中子12通道He3管探测器在井下作业采集的原始数据；
图7为一些示例性实施例中数据处理的效果对比示意图。
具体实施方式
下文中将结合附图对本申请实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为本申请实施例的随钻中子数据处理方法流程图，如图1所示，包括步骤100-103：
步骤100.根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；
步骤101.根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；
步骤102.将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值；
步骤103.利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
在一些示例性实施例中，随钻中子数据处理方法应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数。如图2所示，在该随钻中子测井仪中远、近探测器的位置如图所示，近、远源距均是6个He3管探测器，如图2中所示随钻中子测井仪一共有12通道He3管探测器，其中，N＝6，包括6个近源距探测器(N1、N2、N3、N4、N5和N6)和6个远源距探测器(F1、F2、F3、F4、F5和F6)，近源距探测器N1与位于相应位置的远源距探测器F1对应为同组探测器、N2与F2对应为同组探测器、N3与F3对应为同组探测、N4与F4对应为同组探测、N5与F5对应为同组探测、N6与F6对应为同组探测。
在步骤100中，根据随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率。
在一些示例性实施例中，根据随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的每个探测器计数Counts和与该计数对应的采集时间AcqTime相除，计算得到相应探测器的计数率CPS:
CPS＝Counts/AcqTime；
例如：针对图2所示的随钻中子测井仪，分别利用近、远六个通道的He3管探测器采集到的计数Counts和采集时间AcqTime来计算近、远源距探测器计数率，CPS＝Counts/AcqTime，分别得到n1...n6六个通道近源距探测器计数率，f1...f6六个通道远源距探测器计数率。针对本次采集时间所采集的数据，当计算得到近、远源距探测器计数率后，先分别计算近源距探测器计数率的均值和远源距探测器计数率的均值；
获得近、远源距探测器计数率的均值后，通过计算近、远源距探测器计数率均值的比值得到R，
在步骤101中，根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率。
一些示例性实施例中，最大变化范围根据以下方式确定：
步骤S1.获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；
步骤S2.当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；
步骤S3.当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；
步骤S4.利用近源距孔隙度的相对误差和远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；
步骤S5.根据误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
一些示例性实施例中，当随钻中子测井仪在井下作业时，探测器在井下的故障可分两种情况：第一种情况：计数为0的情况，由于井下作业情况复杂，振动强烈，突然某个通道或者几个通道的He3管探测器意外损坏或者接线出现了断路的情况，导致计数为0；第二种情况：计数偏大，超过测量精度允许范围，He3管探测器很容易受到电子噪声等干扰，在并不存在热中子的空间中，仪器由于制造生产工艺等不完善，He3管探测器会采集到脉冲信号，经过电路处理之后就会产生计数，这种计数也称为空计数(不加放射源时He3管探测器采集到的计数值)。该空计数既影响仪器的刻度测试，又影响仪器的作业，特别在井下作业时，空计数累加到正常测量值上，使测量值变化，导致利用该测量的数据所计算出的地层孔隙度不能真实地反映出地层孔隙度变化；因此，在选择样本数据进行实验、测试参数的过程中，可以存在这两种类型的样本数据。
在步骤S1中，获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；所获取的多组样本数据是通过大量的测试数据中选择包括上述两种情况故障情况的样本数据；也包括近源距探测器的计数率变化异常，远源距探测器的计数率正常；或者远源距探测器的计数率变化异常，近源距探测器的计数率正常的样本数据。
在样本的选择过程中，可以根据实践中由于仪器的机械结构设计，近源距的6个通道He3管探测器距离放射源的位置几乎一样，实际测井过程中近源距的六个通道的探测器所测量实际数据的计数率在一个数量级，正常情况下，最大值计数率与最小值计数率变化在5％之内，同样，远源距的6个通道He3管探测器距离放射源的位置几乎一样，远源距六个通道的探测器所测量实际数据的计数率也在一个数量级，最大值计数率与最小值计数率在5％之内。最大值计数率与最小值计数率变化的最大值为A，当超过A时，会导致孔隙度变化超过4％。
在步骤S2.当近源距探测器计数率发生变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差，实现过程包括：
S21.计算近源距探测器计数率的变化和孔隙度误差ΔP之间的关系，其中，所述孔隙度误差计算公式包括：
在步骤S21中，根据上述钻井过程中所存在的两种故障情况，剔除变化异常的近源距探测器计数率，当计数率的变化属于最大值与最小值在5％之内，认为变化时正常的；如果变化超过A则认为计数率变化偏大或偏小，对这类数据进行删除；删除变化异常的近源距探测器计数率，计算出平均计数率的与未删除变化异常的近源距探测器计数率的均值进行最差处理，得到一个变化值(Δ(nm))，根据该变化值和孔隙度的计算公式，得到孔隙度的误差ΔP。
其中，孔隙度的计算公式为：
P＝a+b*R+c*R*R，
在孔隙度计算公式中，P表示孔隙度；a,b,c是预先设置的固定值，为中子测井的一级刻度参数，表示近、远源距探测器计数率的比值，nm表示样本数据中任一样本数据N个近源距计数率的均值，fm表示样本数据中任一样本数据N个远源距探测器计数率的均值；
根据变化值(Δ(nm))和孔隙度的计算公式，得到孔隙度的误差ΔP为：
S22.计算近源距孔隙度的相对误差，计算公式如下：
在上述公式中，Δp表示孔隙度误差，P表示未删除探测器计数率变化异常的孔隙度(采用所采集的全部六个通道实际测量数据计算得到的孔隙度)。
步骤S3.当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差，实现过程包括：
S31.计算远源距探测器计数率的变化和孔隙度误差ΔP之间的关系，其中，所述孔隙度误差计算公式包括：
在步骤S31中，根据上述钻井过程中所存在的两种故障情况，去除变化异常的远源距探测器计数率，当计数率的变化属于最大值与最小值在5％之内，认为变化时正常的；如果变化超过A则认为计数率变化偏大或偏小，对这类数据进行删除；删除变化异常的远源距探测器计数率，计算出平均计数率的与未删除变化异常的远源距探测器计数率的均值进行最差处理，得到一个变化值(Δ(nm))，根据该变化值和孔隙度的计算公式，得到孔隙度的误差ΔP。
S32.计算远源距孔隙度的相对误差，计算公式如下：
在上述公式中，Δp表示孔隙度误差，P表示删除变化异常的孔隙度(采用所采集的全部六个通道实际测量数据计算得到的孔隙度)。
在步骤S4中，利用近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数，包括：
根据公式1和公式2，确定孔隙度计算的误差传递系数，其中，该误差传递系数为：
上述误差传递系数表达式中，a,b,c是预先设置的固定值；表示近、远源距探测器计数率的比值，nm表示N个近源距探测器计数率的均值，fm表示N个远源距探测器计数率的均值。
在步骤S5中，根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
一些示例性实施例中，根据误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；根据误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。在本实施例中，确定计数率的最大变化范围的实现过程可以包括：
步骤51.对误差传递系数进行求导计算，即对公式3进行求导计算，得到公式4：
如图3所示误差传递系数随R的取值变化关系，该变化关系是根据样本数据所确定的。针对以上分析将中子测井的预先设置的一级刻度参数a,b,c，该a,b,c是预先设置的固定值；根据常规地质状况，孔隙度从10变到50时，近、远源距探测器计数率比值从60变到180；通过对该求导公式进行取值，在X＝130.5即R＝130.5时，误差传递系数取得最小值为0.471，根据公式2和公式3计算，可知，当误差传递系数取得最小值时，或者/>最大可以变化范围为10.6％。
步骤102.将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值。
一些示例性实施例中，根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：对N个近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；A表示预先确定的最大变化范围的值；对N个远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。在本实施例中，当所述计数率的最大变化范围为10.6％即A＝10.6％时；假设远源距探测器的计数率正常，对近源距探测器的计数率进行处理和判断，该处理和判断过程包括：第一步，对六个近源距探测器的计数率进行排序，去掉一个最大值一个最小值；第二步，将剩余的四个通道的近源距探测器的计数率进行计算，得到平均数Pn；第三步，当(1-10.6％)Pn<ni<(1+10.6％)Pn，则认为ni正常，i＝1,2…6。第四步，确定近源距探测器变化异常的通道，例如：n5大于(1+10.6％)Pn，判断n5近源距探测器的计数率变化异常。
一些示例性实施例中，确定出变化异常的计数率后，确定了该变化异常的计数率所属探测器以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率；删除计数率，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值。比如n1的计数率变化异常，删除n1和f1的计数率；f3的计数率变化异常，删除f3和n3的计数率。例如：n5变化异常；根据近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器的对应关系；即n5相对f5，在计算过程中，无论f5是否正常都不参与计算。将n5和f5对应的计数率删除；根据删除后剩余的计数率得到计数率比值。在本实施例中，即使删除了变化异常的探测器的计数率，但是所有采集到的通道的探测器计数率均保存在仪器闪存中，以备后期读取内存数据验证使用。
一些示例性实施例中，当近、远源距的He3管探测器都出现了故障，在删除变化异常数据的时候，可以先假设远探测器端正常，先把近源距有故障的He3管探测器计数率删除；以及相对应位置的远源距探测器计数率删除；在此基础上，再把远源距探测器中有故障的He3管探测器计数率删除、以及相对应位置的近源距探测器计数率删除；最后，利用剩下的He3管探测器采集数据，进行孔隙度计算。
在步骤103中，利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。利用步骤102中删除变化异常的计数率，一些实施例中，删除变化异常的计数率，删除变化异常后的近源距计数率平均值删除变化异常后的远源距计数率平均值
利用步骤102中删除变化异常的计数率后，利用正常计数率计算中子孔隙度：
其中，ndm’,fdm’为随钻中子测井仪删除变化异常后的近、远源距计数率平均值；a,b,c为刻度系数；P为中子孔隙度。在本实施例中，a,b,c的取值可以根据实验得到。
一种示例性的实施例中，所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；所述计数率的最大变化范围为10.6％。根据计数率的最大变化范围为10.6％删除变化异常的计数率，进行计算所得到的中子孔隙度满足测量精度指标为±4％。
本公开提供了一种随钻中子数据处理装置，其特征在于，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个近源距探测器和N个远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；所述随钻中子数据处理包括存储器和处理器；所述存储器设置为保存用于随钻中子数据处理的程序；所述处理器设置为读取执行所述用于随钻中子数据处理的程序，执行如下操作：根据所述随钻中子测井仪中N个近源距探测器和N个远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余的计数率得到计数率比值；利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
一种示例性的实施例中，所述最大变化范围根据以下方式确定：获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；利用所述近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
一种示例性的实施例中，所述处理器根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；根据所述误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。一种示例性的实施例中，所述处理器根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：对N个近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；A表示预先确定的最大变化范围的值；对N个远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。
一种示例性的实施例中，所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；所述计数率的最大变化范围为10.6％。
下面用一个应用时的示例进行说明随钻中子数据处理方法，包括下述步骤500-503：
步骤500.根据随钻中子测井仪中N个近源距探测器和N个远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率。
在本步骤中，分别利用近、远六个通道的He3管探测器采集到的计数Counts和采集时间AcqTime来计算近、远源距探测器计数率，CPS＝Counts/AcqTime，分别得到n1...n6六个近源距探测器计数率，f1...f6六个远源距探测器计数率。
步骤501.根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除。
在本步骤中，根据预先确定的计数率的最大变化范围为10.6％，对近、远六个通道的He3管探测器计数率进行判断，是否属于变化异常的计数率，判断的过程包括：
步骤5010.对N个近源距探测器的计数率进行处理。
在步骤5010中，对N个近源距探测器的计数率进行从小到大排序(例如：排序结果为：n4、n5、n1、n2、n6、n3)，获得最大近源距探测器的计数率(n3)和最小近源距探测器的计数率(n4)。
步骤5011.得到近源距探测器的平均数Pn。
在步骤5011中，删除近源距探测器中最大近源距探测器的计数率(n3)和最小近源距探测器的计数率(n4)，得到近源距探测器的平均数
步骤5012.根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率。
在本步骤中，得到近源距探测器的平均数Pn后，利用下面公式进行判断近源距探测器的计数率变化是否正确：当(1-10.6％)Pn<ni<(1+10.6％)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；
步骤5013.将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除。例如：n3的计数率变化异常，删除n3和f3的计数率。
步骤5014.对N个远源距探测器的计数率进行处理。
在步骤5014中，对N个远源距探测器的计数率进行从小到大排序(例如：排序结果为：f1、f3、f4、f5、f2、f6)，获得最大远源距探测器的计数率(f6)和最小近源距探测器的计数率(f1)。
步骤5015.得到远源距探测器的平均数Pn。
在步骤5015中，删除最大远源距探测器的计数率(f6)和最小远源距探测器的计数率(f1)，得到近源距探测器的平均数：
步骤5016.根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率。
在本步骤中，得到远源距探测器的平均数Pn后，利用下面公式进行判断远源距探测器的计数率变化是否正确：当(1-10.6％)Pn<fi<(1+10.6％)Pn时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；
步骤5017.将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除。例如：f6的计数率变化异常，删除n6和f6的计数率。执行步骤5017后，删除了n3和f3的计数率、n6和f6的计数率。
一个应用示例，如图5所示，是未进行随钻中子数据处理的本底数据，从图3可以看出，在随钻中子测井仪不装源的时候，f6通道就已经出现了问题，本底数据中f6通道的计数率高达200多；然而随钻中子测井仪判断装源的依据是12通道的最大计数率超过100，则认为随钻中子测井仪已经装源；从本底数据上显示与实际情况存在着矛盾，实际情况是随钻中子测井仪没有装源，但是从12通道的计数率来看，是随钻中子测井仪已经装源了；这种情况会给相应的作业操作人员一种错误的判断。按照上述随钻中子数据处理方法，通过处理把f6通道的数据剔除掉，用剩余正常通道的He3管探测器采集数据，不影响随钻中子测井仪正常作业。
步骤502.根据剩余通道的计数率得到计数率比值。
在本步骤中，删除了n3和f3的计数率、n6和f6的计数率，根据剩余的n1、n2、n4、n5和f1、f2、f4、f5计算计数率比值R，计数率比值
其中，ndm’,fdm’为随钻中子测井仪删除变化异常后的近、远源距计数率平均值；
步骤503.利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
计算中子孔隙采用如下公式：
以图6为例，采用上述示例进行随钻中子数据处理，图6所示为井下实际作业的数据，通过图6可以看出，f6通道出现了故障，计数变化很大，f6通道的计数率大于所有通道计数率平均值的110.6％，利用本随钻中子数据处理方法，把f6通道的异常计数率和n6的计数率删掉，用剩余通道的He3管探测器采集数据，继续进行作业。
如图7所示，在同一深度坐标系上对比分析曲线数据，未经过随钻中子数据处理方法校正的孔隙度数据曲线比较平滑，不能真实反应地质状况，左面深色的是经过上述随钻中子数据处理方法校正的实时数据曲线，右面深色的是仪器到了地面之后，从内存读取原始数据计算的数据曲线(由于该真实的原始数据，最具有参考性)，从图7可以看出，左面内存读取数据和右面利用随钻中子数据处理方法校正的数据曲线几乎一模一样，二者一致性很好，从该图7的对比图中明显可以看出，经过随钻中子数据处理方法校正后的测井数据能真实地反映出地质状况，符合测井精度要求。
675随钻中子测井仪一共有12通道He3管探测器，一些技术中，在作业时，只要有某一通道He3管探测器出现故障，测量的实时数据就不正确，作业人员只能起钻，更换好的仪器，浪费时间，提高成本。通过该随钻中子数据处理方法，针对出现某一通道或者某几通道的He3管探测器故障时，可以实时删除该异常值，利用剩余能正常工作的He3管探测器继续进行作业，并且采集到的数据经过该处理方法后所得到的孔隙度能真实的反映出地质状况，节省了时间，降低了成本，提高了作业效率。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
Claims (10)
1.一种随钻中子数据处理方法，其特征在于，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；包括：
根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；
根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；
将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应位置同组的探测器的计数率删除，根据删除后剩余通道的计数率得到计数率比值；
利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
2.根据权利要求1所述的随钻中子数据处理方法，其特征在于，所述最大变化范围根据以下方式确定：
获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；
当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；
当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；
利用所述近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；
根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
3.根据权利要求2所述的随钻中子数据处理方法，其特征在于，所述根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：
对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；
根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；
根据所述误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。
4.根据权利要求3所述的随钻中子数据处理方法，其特征在于，
所述根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：
对N个通道近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；
当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；A表示预先确定的最大变化范围的值；
对N个通道远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；
当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。
5.根据权利要求4所述的随钻中子数据处理方法，其特征在于，
所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；
所述计数率的A最大变化范围为10.6％。
6.一种随钻中子数据处理装置，其特征在于，应用于随钻中子测井仪，所述随钻中子测井仪包括N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器，其中，近源距探测器与位于相应位置的远源距探测器一一对应，同样编号的近源距探测器和远源距探测器为同组探测器，N为正整数；所述随钻中子数据处理装置包括存储器和处理器；
所述存储器，设置为保存用于随钻中子存储数据的芯片；
所述处理器，设置为读取执行用于随钻中子数据处理的程序，执行如下操作：
根据所述随钻中子测井仪中N个通道近源距探测器和N个通道远源距探测器所采集的计数和与该计数对应的采集时间确定每个探测器的计数率；
根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率；
将该变化异常的计数率、以及与该计数率所属探测器对应的探测器的计数率删除，根据删除后剩余通道的计数率得到计数率比值；
利用所述计数率比值计算得到满足测量精度指标的中子孔隙度。
7.根据权利要求6所述的随钻中子数据处理装置，其特征在于，所述最大变化范围根据以下方式确定：
获取多组样本数据，其中，每组样本数据包括近源距探测器计数率和远源距探测器计数率；
当近源距探测器计数率存在变化、远源距探测器计数率正常时，得到近源距孔隙度的相对误差；
当远源距探测器计数率存在变化，近源距探测器计数率正常时，得到远源距孔隙度的相对误差；
利用所述近源距孔隙度的相对误差和所述远源距孔隙度的相对误差确定孔隙度计算的误差传递系数；
根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围。
8.根据权利要求7所述的随钻中子数据处理装置，其特征在于，所述处理器根据所述误差传递系数确定计数率的最大变化范围，包括：
对所述误差传递系数进行求导计算处理，得到该误差传递系数和计数率比值变化关系；
根据该计数率比值确定该误差传递系数的最小值；
根据所述误差传递系数的最小值和预定的孔隙度的测量精度指标，确定计数率的最大变化范围值。
9.根据权利要求8所述的随钻中子数据处理装置，其特征在于，所述处理器根据预先确定的最大变化范围确定变化异常的计数率，包括：
对N个通道近源距探测器的计数率进行处理，得到近源距探测器的平均数Pn；
当(1-A)Pn<ni<(1+A)Pn时，判断ni正常，否则，判断ni变化异常；其中，ni表示近源距探测器i的计数率，i＝1,2…6；A表示预先确定的最大变化范围的值；
对N个通道远源距探测器的计数率进行处理，得到远源距探测器的平均数Pf；
当(1-A)Pf<fi<(1+A)Pf时，判断fi正常，否则，判断fi变化异常；其中，fi表示远源距探测器i的计数率，i＝1,2…6。
10.根据权利要求9所述的随钻中子数据处理装置，其特征在于，
所述中子孔隙度的测量精度指标为±4％；
所述计数率的A最大变化范围为10.6％。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4760252A (en) * | 1983-06-28 | 1988-07-26 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging tool with an accelerator neutron source |
| CN102518431A (zh) * | 2011-12-26 | 2012-06-27 | 中国石油大学(华东) | 基于可控中子源的随钻多参数测井方法 |
| CN103244104A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-14 | 中国石油大学(华东) | 利用频散校正提取套管波衰减率的方法 |
| CN104747179A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 中国石油化工集团公司 | 基于氘-氚加速器中子源的地层密度随钻测量仪 |
| CN109209363A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-15 | 天津大学 | 过套管地层微分电阻率测井探头结构 |
| CN110056341A (zh) * | 2018-01-18 | 2019-07-26 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种随钻可控源密度测井装置 |
| CN110145301A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-20 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种随钻密度成像测井仪环境校正方法 |
| CN110219642A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于声波传播路径的声波时差校正方法 |
| CN110469324A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-19 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于脉冲中子测井的计算地层密度方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9360585B2 (en) * | 2011-05-23 | 2016-06-07 | Schlumberger Technology Corporation | Borehole independent neutron porosity measurement |
-
2020
- 2020-08-31 CN CN202010895218.3A patent/CN112065377B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4760252A (en) * | 1983-06-28 | 1988-07-26 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging tool with an accelerator neutron source |
| CN102518431A (zh) * | 2011-12-26 | 2012-06-27 | 中国石油大学(华东) | 基于可控中子源的随钻多参数测井方法 |
| CN103244104A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-14 | 中国石油大学(华东) | 利用频散校正提取套管波衰减率的方法 |
| CN104747179A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 中国石油化工集团公司 | 基于氘-氚加速器中子源的地层密度随钻测量仪 |
| CN110056341A (zh) * | 2018-01-18 | 2019-07-26 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种随钻可控源密度测井装置 |
| CN109209363A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-15 | 天津大学 | 过套管地层微分电阻率测井探头结构 |
| CN110219642A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于声波传播路径的声波时差校正方法 |
| CN110145301A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-20 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种随钻密度成像测井仪环境校正方法 |
| CN110469324A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-19 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于脉冲中子测井的计算地层密度方法 |
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