一种测井回波初至时间提取方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种测井回波初至时间提取方法、装置、设备及介质，所述方法包括：S1、标准化处理接收到的超声测井回波信号数据；S2、根据所述超声测井回波信号数据生成数据标签；S3、构建初至时间概率提取模型，所述初至时间概率提取模型采用改进一维PhaseNet网络训练得到，所述改进一维PhaseNet神经网络基于一维PhaseNet神经网络将所述超声测井回波信号数据中的相邻波形概率特征进行联合学习；S4、根据所述超声测井回波信号数据和数据标签训练所述初至时间概率提取模型；以及S5、根据所述初至时间概率提取模型确认测井回波初至时间。本发明专利技术的初至时间概率提取模型能够更好地聚合跨波形的概率学习能力，且准确率和初至时间的提取精度高、泛化能力强、运算效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及测井领域，具体来讲，涉及一种测井回波初至时间提取方法、一种测井回波初至时间提取装置、以及实现测井回波初至时间提取方法的设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

1、测井作业中，初至时间的提取对于井径测量，井壁成像乃至后面的井壁裂缝提取、储层分析等起着至关重要的作用。早期初至时间的提取通常由现场分析人员完成，他们根据专家判断和多年积累的经验来进行确定。很显然这种人工方法费时费力，效率不高。在这数十年间研究人员已经提出了各种初至时间自动提取算法，其中典型的代表方法有短长时窗平均比值法、akaike信息论准则法和互相关法。短长时窗平均比值法利用噪声信号与回波幅值信号之间的差异来对信号的初至时间进行拾取，通过设置短时窗和长时窗，并计算窗内特征函数的比值，将人工设置的经验阈值与它进行比较来确定信号的初至时间。akaike信息论准则法建立在熵的基础上，通过信息论概念来评估模型拟合性能，利用数据中信号和噪声的统计特性差异，造成在信号与噪声的交界点处两种数据的拟合效果最差，对数据中拟合最差的点即aic的最小值，代表着该信号的初至时间。互相关分析方法是在相关的概念本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述改进一维PhaseNet神经网络包括重叠概率交叉学习模块，所述重叠概率交叉学习模块包括依次连接的第一卷积层、第一激活函数、第二卷积层、第一移动层、第一全局池化层、第三卷积层、第二激活函数、第四卷积层和第三激活函数。

3.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述步骤S3包括：采用剪枝方法对所述初至时间概率提取模型进行轻量化处理，当批处理归一化层中缩放因子为[0,0.01]时，剪枝所述缩放因子对应的通道。

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【技术特征摘要】

1.一种测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述改进一维phasenet神经网络包括重叠概率交叉学习模块，所述重叠概率交叉学习模块包括依次连接的第一卷积层、第一激活函数、第二卷积层、第一移动层、第一全局池化层、第三卷积层、第二激活函数、第四卷积层和第三激活函数。

3.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述步骤s3包括：采用剪枝方法对所述初至时间概率提取模型进行轻量化处理，当批处理归一化层中缩放因子为[0,0.01]时，剪枝所述缩放因子对应的通道。

4.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述步骤s4包括：将所述超声测井回波信号数据分为训练数据集、验证数据集与测试数据集，所述训练数据集、验证数据集与测试数据集中的数据比例为8～3:2～1:1。

5.根据权利要求1所述的测井回波初至时间提取方法，其特征在于，所述步骤s2包括：采用高斯分布掩膜技术对所述超声测...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雷，邓虎，郑凯中，刘子平，李枝林，李伟成，徐建超，周长虹，康桂琼，周京吾，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：