DOI 10.17586/0021-3454-2019-62-6-503-510
УДК 550.832.44
ФИЛЬТРАЦИЯ СЕМБЛАНСА ПРИ ОБРАБОТКЕ ЗАПИСЕЙ ВОЛНОВОГО АКУСТИЧЕСКОГО КАРОТАЖА
Инжиниринговый центр МФТИ по полезным ископаемым, департамент цифровых технологий в индустрии ; доцент
Ахметсафина Р. З.
Национальный исследовательский университет „Высшая школа экономики“, Москва; доцент
Читать статью полностью
Аннотация. Предложены методы фильтрации сембланса. Сембланс является основным ин-струментом оценки интервальных времен (скоростей) составляющих волнового пакета многоэлементного волнового акустического каротажа. Сембланс, или STC (Slowness Time Coherence), — мера когерентности распределения энергии между зарегистрированными сигналами на приемниках антенной решетки зонда волнового акустического каротажа в координатах —p или „приведенное время пробега волны от середины антенной решетки () — интервальное время (p)“.
Ключевые слова: многоэлементный волновой акустический каротаж, сембланс, аляйсинг, фильтр подавления, сингулярное разложение, неотрицательное матричное разложение
Список литературы:
Список литературы:
- Neidell N. S., Taner M. T. Semblance and other coherency measures for multichannel data // Geophysics. 1971. Vol. 36, N 3. Р. 482—497.
- Ахметсафин Р. Д., Ахметсафина Р. З. Сембланс — инструмент оценки скоростей составляющих пакета волнового акустического каротажа // НТВ „Каротажник“. 2016. № 8. С. 98—118.
- Kimball C. V., Marzetta T. L. Semblance processing of borehole acoustic array data // Geophysics. 1984. Vol. 49, N 3. Р. 274—281.
- Haldorsen J. B., Johnson D. L., Plona T., Sinha B., Valero H. P., Winkler K. Borehole acoustic waves // Oilfield Rev. 2006. Vol. 18, N 1. Р. 34—43.
- Flores-Mendez E., Carbajal-Romero M., Flores-Guzmán N., Sánchez-Martínez R., Rodríguez-Castellanos A. Rayleigh's, Stoneley's, and Scholte's interface waves in elastic models using a boundary element method // J. of Applied Mathematics. 2012. Vol. 2012. Article ID 313207. http://dx.doi.org/10.1155/2012/313207.
- Козяр В. Ф., Белоконь Д. В., Козяр Н. В., Смирнов Н. А. Акустические исследования в нефтегазовых скважинах — состояние и направления развития // НТВ „Каротажник“. 1999. № 63. С. 47—56.
- Ursin B., Silva M. G., Porsani M. J. Signal and traveltime parameter estimation using singular value decomposition // Geophysics. 2014. Vol. 79, N 5. Р. U1—U14.
- Ventosa S., Simon C., Schimmel M. Window length selection for optimum slowness resolution of the local-slant-stack transform // Geophysics. 2012. Vol. 77, N 2. Р. V31—V40.
- Gan S., Wang S., Chen Y., Qu S., Zu S. Velocity analysis of simultaneous-source data using high-resolution semblance — Coping with the strong noise // Geophysical J. Intern. 2015. Vol. 204, N 2. Р. 768—779.
- Денисов М. С., Фиников Д. Б. Способ подавления шумов дискретизации при суммировании сейсмических трасс // Геофизика. 2005. № 1. С. 12—16.
- Pat. 7337068 USA. Global classification of sonic logs / H. P. Valero, A. Brie, T. Endo. 2008.
- Marfurt K. J., Kirlin R. L., Farmer S. L., Bahorich M. S. 3-D seismic attributes using a semblance-based coherency algorithm // Geophysics. 1998. Vol. 63, N 4. Р. 1150—1165.
- Turner G. Aliasing in the tau-p transform and the removal of spatially aliased coherent noise // Geophysics. 1990. Vol. 55, N 11. Р. 1496—1503.
- Ávila-Carrera R., Spurlin J. H., Valle-Molina C. Simulating elastic wave propagation in boreholes: Fundamentals of seismic response and quantitative interpretation of well log data // Geofísica internacional. 2011. Vol. 50, N 1. Р. 57—76.
- Maroof S. I., Gravely C. J. Aliasing and τ-p // 54th SEG Annual Meeting. Society of Exploration Geophysicists. Expanded Abstracts. 1984. Р. 623—625.
- Kumar R., Aravkin A. Y., Mansour H., Recht B., Herrmann F. J. Seismic data interpolation and denoising using svd-free low-rank matrix factorization // 75th EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC 2013. 2013.
- Hsu K. Wave separation and feature extraction of acoustic well-logging waveforms using Karhunen-Loeve transformation // Geophysics. 1990. Vol. 55, N 2. Р. 176—184.
- Ахметсафин Р. Д. Применение разложения Карунена-Лоэва для фильтрации меры когерентности многоканальных записей акустического каротажа // Геофизика. 2015. № 1. C. 78—81.
- Berry M. W., Browne M., Langville A. N., Pauca V. P., Plemmons R. J. Algorithms and applications for approximate nonnegative matrix factorization // Computational statistics & data analysis. 2007. Vol. 52, N 1. Р. 155—173.
- Lee D. D., Seung H. S. Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization // Nature. 1999. Vol. 401, N 6755. Р. 788—791.
