【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于声波测井资料处理及频散曲线反演领域，具体涉及一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法及系统。
技术介绍
1、在声波测井过程中，声波信号从发射器发出，沿着井眼传播到接收器，接收器记录下这些携带井周地层信息的声波全波形。这些波形通常包含多个波群，其中除了常见的纵波和横波外，还包含多种分波。这些分波具有不同程度的速度频散和幅值频散特征，即它们的传播速度和振幅随频率变化。因此，学者们致力于从全波形中提取这些分波的速度和振幅频散特征，以获取地层信息。
2、然而，在高频处会存在干扰真模式的伪模式，给地层信息的获取带来挑战。因此，利用频散反演方法对分波特征进行分析变得十分必要。常见的频散反演方法在获得波形频散信息后，通常只能获得包含所有模式波特征的混合在一起的频率-慢度点，无法区分各分波对应的频率-慢度点。此外，在进行频散曲线反演分析时，一个重要的步骤是去除伪模式。传统的去除伪模式方法是手动将反演慢度值与每个频率对应的波形进行匹配，这样做耗时耗力。且传统方法仅适用于去除远离真模式的伪模式，对于接近真模式甚至与真模式相交的伪模式很难有效去除。
3、因此，亟需一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法来消除这些伪模式，并自动提取不同模式对应的慢度值，以提高频散曲线反演的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法及系统，通过对各分波的频率-慢度点进行聚类来自动提取不同模式对应的慢度
2、本专利技术涉及一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、利用参数反演算法对声波测井的阵列波形进行处理，获得频率-慢度点；
4、步骤s2、基于慢度频散曲线的连续性，利用dbscan算法对频率-慢度点进行聚类，划分各分波的频率-慢度点；
5、步骤s3、利用幅值谱的单值性，通过dbscan算法对真模式、伪模式的频率-幅值点进行聚类，分离真模式和伪模式的频率-幅值点；
6、步骤s4、根据幅值谱和慢度谱一一对应的关系，对照分离的幅值曲线将交叉的慢度曲线分离，分离真模式、伪模式的频率-慢度点；
7、步骤s5、根据慢度频散曲线的连续性，调整伪模式的慢度使其移动到正确的黎曼叶，实现声波测井频散特征反演中伪模式的去除，获得完整、干净的频散曲线。
8、更进一步，步骤s1中，参数反演算法为prony方法、矩阵束方法。
9、更进一步，步骤s1中，利用扩展prony方法获得模式波慢度为
10、其中，sj(f)表示第j个分波在频率f处的慢度，f表示频率，λj(f)是计算过程的中间数学量，无明确物理意义，δz表示接收器间距，i表示虚数单位，ln(·)表示取对数，im(·)表示取虚部。
11、更进一步，步骤s3中，利用幅值谱的单值性对真模式、伪模式进行区分，幅值谱不含有伪模式，在慢度谱中交叉的真模式波、伪模式波在幅值谱中不交叉，通过dbscan算法对真模式、伪模式在幅值谱中进行区分。
12、更进一步，步骤s4中，幅值谱和慢度谱一一对应的关系实现方式如下：计算不同频率下慢度值的同时计算该频率下对应的幅值，实现每个频率-慢度点均有一个频率-幅值点与其一一对应；在对频率-慢度点进行密度聚类时，对应的频率-幅值点也被分入同样的簇；在对频率-幅值点进行密度聚类时，对应的频率-慢度点也被分入同样的簇。
13、更进一步，步骤s5中，当频散反演的频率-慢度区间仅包含黎曼叶1时，慢度谱中只包含真模式而不包含伪模式；所有模式波都属于黎曼叶1，模式波慢度为
14、其中，sj(f)表示第j个分波在频率f处的慢度，f表示频率，λj(f)是计算过程的中间数学量，无明确物理意义，δz表示接收器间距，i表示虚数单位，ln(·)表示取对数，im(·)表示取虚部。
15、更进一步，步骤s5中，当频散反演的频率-慢度区间包含黎曼叶1和黎曼叶2时，慢度谱中包含伪模式；振幅谱高频处与真模式相连的“伪模式”在慢度谱中在黎曼叶2上，“伪模式”的慢度矫正为
16、
17、更进一步，步骤s5中，当频散反演的频率-慢度区间包含黎曼叶1、黎曼叶2和黎曼叶3时，慢度谱中包含伪模式；振幅谱中频处与真模式相连的“伪模式”在慢度谱中在黎曼叶2上，“伪模式”的慢度矫正为
18、振幅谱高频处与真模式相连的“伪模式”在慢度谱中应在黎曼叶3上，“伪模式”的慢度矫正为
19、
20、本专利技术还涉及一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法的系统，所述系统包括用于运行声波测井频散特征反演中伪模式去除方法的计算机模块。
21、有益效果
22、本专利技术的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法可以有效去除接近真模式的伪模式、与真模式相交的伪模式，具有较好的准确性和鲁棒性，较广的适用性，提高频散曲线反演的准确性和可靠性。该方法可以应用于电缆声波测井和随钻声波测井领域。
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1.一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S1中，参数反演算法为Prony方法、矩阵束方法。
3.根据权利要求2所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S1中，利用扩展Prony方法获得模式波慢度为
4.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S3中，利用幅值谱的单值性对真模式、伪模式进行区分，幅值谱不含有伪模式，在慢度谱中交叉的真模式波、伪模式波在幅值谱中不交叉，通过DBSCAN算法对真模式、伪模式在幅值谱中进行区分。
5.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S4中，幅值谱和慢度谱一一对应的关系实现方式如下：计算不同频率下慢度值的同时计算该频率下对应的幅值，实现每个频率-慢度点均有一个频率-幅值点与其一一对应；在对频率-慢度点进行密度聚类时，对应的频率-幅值点也被分入同样的簇；在对频率-幅值点进行密度聚类时，对应的频率-慢
6.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S5中，当频散反演的频率-慢度区间仅包含黎曼叶1时，慢度谱中只包含真模式而不包含伪模式；所有模式波都属于黎曼叶1，模式波慢度为
7.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S5中，当频散反演的频率-慢度区间包含黎曼叶1和黎曼叶2时，慢度谱中包含伪模式；振幅谱高频处与真模式相连的“伪模式”在慢度谱中黎曼叶2上，“伪模式”的慢度矫正为
8.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤S5中，当频散反演的频率-慢度区间包含黎曼叶1、黎曼叶2和黎曼叶3时，慢度谱中包含伪模式；振幅谱中频处与真模式相连的“伪模式”在慢度谱中黎曼叶2上，“伪模式”的慢度矫正为
9.一种用于实施权利要求1至8任一项所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法的系统，其特征在于，所述系统包括用于运行声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法的计算机模块。
...【技术特征摘要】
1.一种声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤s1中，参数反演算法为prony方法、矩阵束方法。
3.根据权利要求2所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤s1中，利用扩展prony方法获得模式波慢度为
4.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤s3中，利用幅值谱的单值性对真模式、伪模式进行区分，幅值谱不含有伪模式，在慢度谱中交叉的真模式波、伪模式波在幅值谱中不交叉，通过dbscan算法对真模式、伪模式在幅值谱中进行区分。
5.根据权利要求1所述的声波测井频散特征反演中伪模式的去除方法，其特征在于，步骤s4中，幅值谱和慢度谱一一对应的关系实现方式如下：计算不同频率下慢度值的同时计算该频率下对应的幅值，实现每个频率-慢度点均有一个频率-幅值点与其一一对应；在对频率-慢度点进行密度聚类时，对应的频率-幅值点也被分入同样的簇；在对频率-幅值点进行密...
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