论文摘要
核磁共振(NMR)测井是测井技术的重大进展,与常规测井方法相结合,能够给出与岩性无关的孔隙度、孔径分布、渗透率、流体饱和度等信息,在复杂储层评价中表现出较大优势。核磁共振T2谱反演技术是核磁共振资料应用的基础和关键。核磁共振T2谱反演结果直接影响储层参数(如孔隙度、渗透率、孔径分布等)计算和流体识别的准确性。通过对核磁共振基本理论和T2谱反演算法的研究,本文给出两种核磁共振T2谱反演方法——核磁共振最优化T2谱反演方法与核磁共振奇异值分解(SVD)反演方法。核磁共振最优化T2谱反演方法按照模型构制基本思想建立反演目标函数,将核磁共振T2谱反演的混定线性反演问题转化为求目标函数极小值的典型最优化问题,然后利用共轭梯度法具有二次终止性、收敛速度快的特点解决上述最优化问题;核磁共振奇异值分解反演方法利用矩阵奇异值分解求解建立的混定线性方程组,并通过对系数矩阵加阻尼项使得该方法数值解稳定并且应用迭代技术进行T2谱的非负性约束。本文对这些算法的具体实现过程进行了详细的论述,并应用两种T2谱反演方法分别对核磁共振无噪声理论回波数据、不同信噪比理论回波数据以及实验室岩心核磁共振实测资料进行处理并且所得结果与构造谱及实验室方法的反演结果进行对比研究;讨论分析了两种算法的优缺点,进行了T2谱反演影响因素分析。研究表明:最优化反演算法适用于反演理论回波串和实验室等低信噪比的核磁弛豫数据、具有较强的抗噪能力、对初始点要求不高,但反演耗时长;SVD算法适用于反演信噪比较高的核磁弛豫数据,其数值解稳定、反演速度快。两种方法结合应用可以更为有效、准确地反演出T2谱,满足生产、科研对核磁共振数据处理的需要。
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