基于遇卡识别的改进Kalman滤波器模型-加速度校正方法

摘要

由于FMI成像测井仪器在井下做复杂的非匀速运动,导致成像图像出现严重的畸变现象,需要通过加速校正来恢复采样数据对应的真实深度.针对传统Kalman滤波器模型-加速度校正方法对“遇卡区域”适应性较差的现象,首先对仪器在井下的运动状态进行分析,识别出仪器的遇卡区域,然后利用遇卡识别结果对传统的Kalman滤波器数学模型进行改进,首次考虑了仪器相邻遇卡现象的叠加情况.结果表明:改进后的方法不仅有效地解决了“粘滞滑动区域”的锯齿现象,而且较好地消除了“遇卡区域”的压缩拉伸现象,恢复了地层的原貌.该方法不仅适用于FMI成像测井,同样适用于其他成像测井系列,尤其有助于改善国产成像仪器图像的质量,具有推广应用价值.