基于集总时变滤波分解的核磁测井信号去噪研究

摘要

对于岩性复杂地质条件,核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance,NMR)相比其他测井方法能够提供更加丰富、有效的地质信息。本文针对核磁共振测井自旋回波信号带有大量噪声、影响反演计算和地层解释问题,提出一种集总自适应时变滤波分解的自旋回波信号去噪新方法,该方法将自适应时变滤波分解(Adaptive Time Varying Filter Decomposition,ATVFD)融合嵌入集总经验模分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)算法中,避免了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)存在的边界效应和模态混叠问题,同时继承其自适应、后验的去噪优势。实验分析表明,该方法可有效地滤除回波信号噪声,得到的回波信号反演计算出的T2谱和孔隙度与岩心在实验室条件下测量一致,去噪效果明显。