ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

2
Содержание
том 67 / Февраль, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2019-62-6-503-510

УДК 550.832.44

ФИЛЬТРАЦИЯ СЕМБЛАНСА ПРИ ОБРАБОТКЕ ЗАПИСЕЙ ВОЛНОВОГО АКУСТИЧЕСКОГО КАРОТАЖА

Ахметсафин Р. Д.
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:
  1. Neidell N. S., Taner M. T. Semblance and other coherency measures for multichannel data // Geophysics. 1971. Vol. 36, N 3. Р. 482—497.
  2. Ахметсафин Р. Д., Ахметсафина Р. З. Сембланс — инструмент оценки скоростей составляющих пакета волнового акустического каротажа // НТВ „Каротажник“. 2016. № 8. С. 98—118.
  3. Kimball C. V., Marzetta T. L. Semblance processing of borehole acoustic array data // Geophysics. 1984. Vol. 49, N 3. Р. 274—281.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. Денисов М. С., Фиников Д. Б. Способ подавления шумов дискретизации при суммировании сейсмических трасс // Геофизика. 2005. № 1. С. 12—16.
  11. Pat. 7337068 USA. Global classification of sonic logs / H. P. Valero, A. Brie, T. Endo. 2008.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. Maroof S. I., Gravely C. J. Aliasing and τ-p // 54th SEG Annual Meeting. Society of Exploration Geophysicists. Expanded Abstracts. 1984. Р. 623—625.
  16. 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.
  17. 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.
  18. Ахметсафин Р. Д. Применение разложения Карунена-Лоэва для фильтрации меры когерентности многоканальных записей акустического каротажа // Геофизика. 2015. № 1. C. 78—81.
  19. 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.
  20. 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.