专利名称：声波测井曲线的全局分类的制作方法
相关申请交叉引用本申请涉及共有的美国专利第4,809,236、5,661,696、5,594,706、5,587,966、5,278,805号；美国专利申请第09/591,405和09/678,454号；以及PCT/IB00/00353，通过引用将其全部公开内容合并于此。
背景技术：
本发明涉及碳氢化合物井勘探中使用的声波测井，本发明特别涉及用于处理声波测井曲线波形的方法。
对井进行声波测量已在碳氢化合物勘探中公知。使用通常由缆绳悬吊在充满泥浆的钻井中的声学工具来产生声波测井曲线。声波测井工具通常包括声源(发射器)以及间隔几英寸或英尺的多个接收器(接收器阵列)。需要注意的是，声波测井工具可以包括多个发射器，并且声波测井工具可以使用单发射机(单极模式)、双发射机(偶极模式)或者多发射器(多极模式)来操作。从声源发射声信号，并在接收器对其进行检测当在钻井中向上拉出工具时，每隔几英寸进行测量。来自发射器的声信号进入紧挨着钻井的地层，部分声信号在钻井中传播。
声波可以以实质上两种形式穿过钻井周围的地层体波和表面波。地层中穿行的体波有两种类型压缩波和剪切波。压缩波，或P波是压缩和膨胀的波，其在地层被急剧压缩时产生。对压缩波而言，沿与波行进方向相同的方向发生微粒振动。剪切波，或S波是从侧面击打物体时会发生的剪切作用的波。在这种情况下，岩石质点运动垂直于波传播的方向。
钻井环境中发现的表面波是来自钻井中回响的源波反射的复杂的钻井引导的波。最普通形式的表面波是Stoneley波。在使用偶极(定向)源和接收器的情况下，响应来自源的偶极信号，钻井的挠曲作用引起附加的弯曲波，并沿着钻井传播。需要注意的是，声波也会穿过钻井中的流体并沿工具本身行进。如果不与地层发生相互作用，则这些波并不提供有用的信息，并且可能干扰所关心的波形。
通常，由接收器检测压缩波(P波)、剪切波(S波)以及Stoneley波。这些波在岩石中穿行的速度由岩石的机械特性、如密度和弹性动态常数以及其它地层特性、如岩石中存在的流体的数量和类型、岩粒的构成和粒间粘结程度控制。因此，通过测量钻井中传播的声波的速度，可以用涉及这些特性的参数来表征周围的地层。接收器记录的信息通常用于确定诸如地层慢度(声速的倒数)的地层参数，从中可以确定孔隙压力、透气度以及其它测定。声波的速率或速度经常用1/速度来表示，称为“慢度”。由于在钻井中进行声测量的工具长度固定，声波在工具上两点间行进所用的时间差(？T)直接与地层中波的速度/慢度有关。在一些工具如DSITM(偶极声频成像仪)工具(Schlumberger拥有的商标)中，可使用声信号来对地层成像。
有关声波测井记录和记录处理技术的细节已在授予Ingram的美国专利第4,131,875号、授予Kimball和Marzetta的美国专利第4,594,691号、授予Kimball的美国专利第5,278,805号、授予Gill等的美国专利第5,831,934号；A.R.Harrison等，“Acquisition and Analysis of Sonic Waveforms From aBorehole Monopole and Dipole Source...”SPE 20557，第267-282页(1990年9月)；以及C.V.Kimball and T.L.Marzetta，“Semblance Processing of BoreholeAcoustic Array Data”Geophysics，第49卷第274-281页(1984年3月)中阐明，在此通过引用将其全部作为整体合并于此。
任何一个给定接收器对来自发射器的声信号的响应通常都是如图1针对八接收器阵列示出的波形。其中展示了阵列中不同接收器接收的声波形1至8。由于接收器到发射器之间不同的间隔，几个接收器的响应时间是交错的。所示第一个波至(arrival)10是压缩波，接着是剪切波12的波至，然后是Stoneley波14的波至。应当理解，检测到的声信号非分散的地方(例如P波和S波)，每个接收器接收到的信号具有相同或相似的形态。然而，声信号分散的地方(例如Stoneley波和弯曲波)，不同接收器获得的信号将出现不同。
在大多数地层中，工具和井孔泥浆中的声速小于地层中的声速。在这种典型情况下，由接收器检测压缩波(P波)、剪切波(S波)、以及Stoneley波或管波的波至和波，并对其进行处理。有时候，地层中的声速小于钻井泥浆中的声速，即，该地层是“慢”地层。在这种情况下，没有剪切波可用的折射路径，而且通常接收器不能测量剪切波(S波)的波至。然而，该地层中的剪切波慢度仍然是期望获得的地层参数。尽管没有剪切波信号检测就不可能直接测量地层剪切波慢度，但是可以通过其它测量来确定它。
一种从声波形阵列中获取地层慢度的方式是使用慢度时间相干性(STC)处理。美国专利第4,594,691号中给出了一种STC处理，其全文合并于此。STC处理是一种全波形分析技术，旨在发现复合波形中所有的传播波形。该处理结果是在慢度-时间平面上对各种深度的相似性峰(semblance peak)的集合。在每个深度，峰与不同的波形波至相关联。该处理采用相似性算法来跨越接收器阵列检测相干的波至，并估计其慢度。该基本算法在可能的波至时间范围内，以小重叠步长将固定长度的时窗跨越整个波形推移。对于每个时间位置，窗位置跨越接收器波形阵列，以对应于所期望的最快波的移出(moveout)开始并移向所期望的最慢波，来对时间线性地移出。对于每次移出都计算相干函数，以测量窗内波的相似性。当窗时间与移出对应于特定分量的波至时间和慢度时，窗内波形几乎相同，产生高相干性值。以这种方式，在波分量的可能波至时间和慢度范围内检测了这组来自阵列的波形。
STC处理在慢度/波至时间平面上产生等相干性(相似性)曲线图(contourplot)。相似性函数将波至的出现或缺席与特定的慢度和特定的波至时间关联起来。如果假定的慢度和波至时间与实测的波至的慢度和波至时间不一致，则相似性取较小的值。因此，接收到的波形中的波至表明其自身为相似性对慢度和波至时间的曲线中的局部峰值。典型地，这些峰以前面提到的Kimball和Marzetta的论文中讨论的峰搜索程序找到。
由于STC处理的输出是相干性曲线，可以使用每个波至的相干性来作为质量指标，较高的值意味着较大的测量可重复性。当处理偶极波形时，一个相干性波峰将对应于弯曲模式，但其慢度总是大于(慢于)真实的剪切波慢度。使用预先计算的修正来消除这一偏差。
在简单STC处理中，考虑所有接收器站。另一种类型的慢度时间相干性是处理多射孔(multi-shot)慢度时间相干性(MSTC)处理，其中考虑接收器阵列中的接收器站的子阵列。MSTC处理已在美国专利申请第09/678,454号中描述，通过引用将其全部内容合并于此。
在前述方法中，使用相同的后向传播和堆积(stacking)技术，而不管波被分析为P波、S波还是Stoneley波，即不管该波是非分散的还是分散的。还已知有其它技术来处理分散波。对于分散波，对STC处理进行修改，以考虑频率和离差(dispersion)的影响。
美国专利第5,229,939号(其全文合并于此)中描述的偏差修正STC涉及使用STC方法处理弯曲波形，但是通过涉及所测量的慢度和井径的因子来修正非分散处理结果，即对STC结果进行后处理。具体说来，通过以STC技术处理模型波形并比较测得慢度和该模型的地层剪切波慢度而获得修正值。
已知提供用来解决离差的慢度井测的第二种技术有美国专利第5,278,805号中提出的分散慢度时间相干性(DSTC)处理或快速DSTC(QDSTC)，通过引用将其全部内容合并于此。DTSC处理宽泛地包括傅立叶域中后向传播所检测的分散波形，同时解决离差，然后堆积处理过的波形。DSTC处理能够应用于非分散波，如单极压缩波或剪切波。由于DSTC处理要求的第一步是计算或选择或适当的离差曲线，因此只需要表示非分散波的离差曲线，即扁平“曲线”。
慢度时间相干性处理的第一步是计算相似性，其是慢度和时间的二维函数，一般称之为STC慢度-时间平面。相似性是慢度为p的阵列输出的聚束状能量(“相干能量”)除以长度为T的时窗内的波形能量(“总能量”)得到的商。相似性函数由公式(1)给出，其中xi(t)是接收器间距为ΔZ的等间距M接收器阵列中第i个接收器记录的波形。在深度Z获得的波形阵列{xi(t)}构成单帧数据。
特定深度Z的相似性ρ(τ，p)是时间τ和慢度p的函数。
第二步是识别对应于慢度-时间平面上的高相干性的峰。通过用峰掩模扫描该平面来识别峰。峰掩模是平行四边形，其斜率与发射器-接收器间距对应。峰定义为掩模区内的最大值。对于每个峰记录五个变量慢度坐标p、时间坐标τ、相似性ρ(τ，p)、相干能量(公式1中的分子)以及总能量(公式1中的分母)。
相干性值中的峰表示波形中的相干波至。对于每个深度，可以获得作为慢度和时间的函数的等相干性曲线，称之为慢度-时间平面。在将每个相干性峰的慢度和波至时间与所搜索的波至期望的传播性质进行比较时进行分类，并保留与这些性质最相符的。以这种方式对波至分类产生慢度对深度的连续记录曲线。
通常在现有技术的方法中，将每个相干性峰的慢度和波至时间与所期望的波至的传播性质进行比较，并关于波至类型进行分类，“标记”或“跟踪”为对应于压缩波(P波)、剪切波(S波)或Stoneley波形的波至。如此分类之后，波至产生称之为“轨迹”的慢度对深度的连续记录曲线，即由识别为属于与图2所示相同的波至的峰组成的一系列测量值。参考图2，将峰20分类为压缩波至，而将峰22分类为剪切波至，分类后的峰加入到慢度对深度记录曲线中相同波形的其它波至中。在现有技术的方法中，跟踪包括两个不同的步骤1)在跟踪-搜索步骤中加入对应于同一波形波至的峰以组成“轨迹”；以及2)通过轨迹分类用名称鉴别轨迹。在这些方法中，各个峰要求进行独立于轨迹的分类。
由于很多原因，对峰进行正确的跟踪是一个困难的过程。一些峰可能对应于空间假信号，而不是真实波形的波至。一些峰可能实际上是两个靠在一起的峰。总而言之，现有技术中的跟踪方法的缺点在于声波形数据中较小的改变就可能导致最终分类的较大差异。
在美国专利申请第09/591,405号(下文中称其为“405”)中描述的称为局部分类的分类方法中，通过仅涉及两个级、即当前级和先前级来对峰分类。轨迹的峰的这一局部分类独立于其它不邻近的峰。这种分类由于所使用的贝叶斯算法的限制而不能对整个轨迹分类，而只是对任何特定时间的轨迹的相邻峰分类。这些分类的峰用于产生轨迹，而该轨迹基于组成它的峰的分类而分类。“405”方法的优点是使分类能够遵循集成慢度确定过程(ISDP)处理的常用数据流，并且可适用于进行井位定点。然而，在一些情况下，局部分类不够稳定，也不能避免诸如对应于最终记录曲线中不同波至或尖峰的两个轨迹之间的跳跃的缺陷。有些情况下，希望有不同的分类方式。
发明内容
本发明的目的是提供更精确的跟踪声波形信息的方法。本发明的另一个目的是提供用于跟踪声测量到可以识别为属于单个波至或“轨迹”的序列中的方法。本发明的另一个目的是提供可以自动执行的波形分析方法。
本发明提供了一种确定钻井穿过的地层中声音慢度的方法，包括从在多个深度接收的声波形峰中产生轨迹，其中在跟踪之前未对峰进行分类。产生轨�？梢园ǘ猿す旒７掷啵欢孕」旒７掷啵欢灾氐旒７掷啵惶畛浞煜叮灰约按唇ㄗ钪占锹记�。
本发明的实施例包括使用未分类的轨迹来填充缝隙，并执行内插法来填充缝隙。一个实施例包括使用时间和慢度而不使用相似性来分类。根据本发明，可以彼此独立地对轨迹分类。
在更具体的实施例中，使用下面的方法对长轨迹分类，包括拟合有关轨迹的峰的分布函数；计算分布的平均值和方差；比较该数据的分布和模型数据的分布；以及如果所述比较判定轨迹数据和模型数据一致，则根据模型数据进行分类。
在另一个实施例中，使用下面的方法对小轨迹分类，包括计算轨迹的2维中值(median)，所述中值是由慢度和时间域中对应坐标定义的点；确定慢度和时间域与模型数据分布的交集；定义慢度和时间域中的模型为椭圆；以及基于峰相对于模型数据的位置对小轨迹分类。
另一个实施例包括确定在对应于所选轨迹的记录曲线中，在由所选未分类轨迹覆盖的深度范围内是否存在缝隙，在确定所选未分类轨迹是否可用于填充缝隙之后填充该缝隙。另一个实施例包括通过估计所选轨迹是否在骨架的上部和下部之间来确定所选缝隙是否可用于填充缝隙，其中所述骨架包括迄今为止已分类的轨迹。在具体的实施例中，长轨迹包括多于20个波至�。」旒０ㄉ儆诨虻扔�20个�。群褪奔浯砦�2维高斯随机过程，其中基于在先前深度的测量值在一个深度通过2维卡尔曼(Kalman)滤波器处理测量慢度和时间的概率分布。
参考下面详细的描述和所提供的附图，本领域技术人员可以明白本发明的其它目的和优点。
通过附图中的描述，本发明的上述目的和优点将变得更加清楚，其中图1展示了现有技术中来自接收器阵列的波形。
图2展示了现有技术中在慢度对深度记录曲线上跟踪相干性峰以及波至分类的概念。
图3展示了实际数据轨迹的例子。轨迹可以包括压缩波、剪切波、Stoneley波、弯曲波或分散波波至。一定要注意的是，每个期望的波形波至每一级只有一个峰。
图4展示了所描述的全局分类方法的步骤。
图5展示了如何对实际轨迹峰波形数据拟合高斯函数的例子。
图6A、6B以及6C展示了实际轨迹数据与模型数据的比较。
图7展示了使用2维模型对小轨迹进行的分类。
图8展示了用于填充缝隙的未使用轨迹的例子。
具体实施例方式
参考图1，其中展示了八接收器阵列对来自发射器的声信号的典型波形响应。尽管以八接收器阵列进行说明，但是应该明白，本发明可用于任何数量的接收器或任何类型的源。使用任何类型的慢度时间相干性(STC)方法(在此描述了其例子)，处理了波形响应，并且确定了慢度-时间平面。
本方法用于产生包括特定深度上所有峰的粗略慢度或时间轨迹，其中先前没有对峰分类。在该全局分类中，认为粗略轨迹是由峰组成的单个对象。使用相似性、时间和慢度来定义这些峰。在已公开的技术的实施例中，只使用时间和慢度而不使用相似性来进行分类。这些粗略轨�？砂ǘ杂τ谌魏翁囟ㄉ疃壬系难顾醪�(P波)、剪切波(S波)或Stoneley波的峰。参考图3，其中展示了粗略慢度轨迹30和粗略时间轨迹36。本发明包括每个深度上所有峰波至，而不需先前对峰分类。通过这一方法，对轨迹的分类比现有技术中需要比较将峰加入轨迹之前各个峰的分类的方法简单。一旦产生了这些粗略的慢度和时间轨迹，就应用图4所示的称为全局分类的方法。
参考图4，全局分类的方法包括5个步骤1)对长轨迹分类40；2)对短轨迹分类44；3)对重叠轨迹分类48；4)填充缝隙52；以及5)创建最终记录曲线56。填充缝隙52的方式的两个例子是使用未分类轨迹填充缝隙和使用线性内插法。首先对长轨迹进行分类。如果轨迹中峰的数量大于或等于L，则视该轨迹为长轨迹。在这里描述的一个实施例中，L的值对应于20个�。渥晃�10英尺。这一值对应于阵列分辨率的几乎3倍。然而，应该注意到，L可以是任何数。还应该注意到，对应于20个帧的L的值足以对长轨迹执行统计分析。
然后对小轨迹进行分类。如果轨迹中的峰数小于L，则视该轨迹为小轨迹。接下来对重叠轨迹进行分类。在对轨迹进行分类之后，使用小部分未分类轨迹或者在小缝隙的情况下通过内插法，来填充缝隙。这使得能够使用对整个间隔可用的所有信息来形成对深度的连续记录曲线。
使用模型来对轨迹进行分类。一个实施例使用具有在慢度和时间域中的2维标准高斯分布的模型。另一个实施例使用2维卡尔曼滤波器来确定慢度-时间平面数据的2维高斯概率分布。然而，模型的选择并不意味着限制，在不脱离所公开的技术的精神和范围的情况下，可以使用其它模型。基于地层类型和所选模式如单极模式或偶极模式，来确定这些模型对时间和慢度的平均值和方差。PCT/IB00/00353中定义典型地层类型为快、中、慢、非常慢以及极慢。这些地层类型是说明性的，应该明白，本发明不限于使用这些地层类型描述。根据在所考虑的波形波至的多个位置获得的其它测井数据以及所选择的发射器模式如单极模式或偶极模式，可确定地层类型的时间和慢度的典型平均值和方差。应该注意的是，对所有不同的波至而言，由于使用来自所有波至的峰构造模型，所以模型数据分布是相同的。只有平均值和方差会根据所考虑的波形波至而改变。
通过估计轨迹中峰的分布与模型数据如何匹配来对长轨迹进行分类。这一处理的第一部分包括对数据(数据的直方图)拟合高斯函数。应该注意的是，假设实际数据具有与模型数据相似的分布。图5图解了对对应于实际轨迹的数据64的直方图拟合高斯函数模型60。然后确定实际数据分布的方差和平均值，并与模型数据的平均值和方差进行比较。比较实际数据分布与模型数据分布，以判定两个模型是否一致。可以使用统计试验来估计一致性，并且这一试验的结果是当前轨迹与所考虑的模型一致的概率。图6A、6B以及6C展示了这种比较的例子。如果实际轨迹数据70与模型数据74很好地比拟，如图6A所示，那么将轨迹分类为由模型数据定义的波至。如果实际轨迹数据70和模型数据74不能很好地比拟，如图6B所示，那么不能将轨迹分类为由模型数据定义的波至；应该使用不同的波形模型来比拟。如果如图6C所示，没有拟合实际数据70的波形模型74，则可以将该波至分类为假警报。数据和模型之间一致性的级别是轨迹分类置信度级别的指标。
在小轨迹的情况下，每个轨迹上峰的数量不足以象长轨迹的情况一样来估计峰的分布。所以使用不同的程序。计算轨迹的2维中值。该点将用慢度和时间域中的特定坐标限定为Xm(S)、Ym(t)。该坐标用于代表慢度和时间域中的轨迹。
然后使慢度-时间域与模型数据分布交叉。慢度时间域中的模型定义为椭圆，或者如果慢度和时间的方差相同则为圆。图7展示了这样的交集，其中展示了压缩波模型80和剪切波模型82。对应于限定的坐标，与模型数据相关的这个峰的位置确定如何对所考虑的轨迹进行分类。如果峰在模型内，将其分类为有关该模型的波至。如果峰不在模型内，则不根据该模型进行分类。参考图7，峰84被分类为压缩波峰，峰86被分类为剪切波峰，而峰88则通过计算其与包含它的波形模型的中心的相对接近程度来分类。
全局分类的一个问题涉及两个轨迹之间的重叠。当有两个相同深度间隔上根据相同波至分类的轨迹时出现这种情况。根据不同轨迹的相对位置(例如，同延、重叠、分离)，需要考虑三种不同的情况。由于已知这两个轨迹具有相同的波至，这里的问题不在于如何对轨迹进行分类。相反，问题是基于每个轨迹的重叠轨迹的相干性时间和慢度信息来选择最佳部分，以建立最终记录曲线。最佳部分通过比较整个间隔上两个轨迹的相干性值，并选择具有最大相干度的轨迹，来选择最佳部分。
在对所有长和小轨迹分类之后，仍有一些轨迹尚未使用。这些轨迹未被使用是因为其与其它轨迹相比概率较小，或者是因为其产生假警报；将其称为未分类轨迹。已分类轨迹产生最终记录曲线的骨架。使用该骨架和未分类轨迹来填充存在的缝隙。基于可能存在的曲线来填充缝隙。如果考虑单极模式，则对压缩波波至和剪切波波至都填充缝隙。另一方面，如果使用Stoneley或偶极模式，则只需要检查一个波至。
检查轨迹以确定在确定深度是否存在缝隙。如果存在缝隙，则确定是否可以使用未使用的或未分类的轨迹来填充缝隙。使用不同的试验来进行确定。起初，确定慢度域的轨迹是否在骨架的上部和下部之间。如果该轨迹在骨架的上部和下部之间，则用其填充缝隙。如果轨迹不在记录曲线中缝隙的上部和下部之间，则测量该轨�：凸羌苤涞木嗬耄匀范ǜ枚问茄顾醪ɑ故羌羟胁ǎ匀范ㄆ涫欠袷视谔畛湓诠旒７煜吨小Ｍ�8展示了未分类轨迹92的例子，该轨�？梢杂糜谔畛湓谝逊掷嘌顾醪ü旒�90和已分类剪切波轨迹94中的缝隙。根据所考虑的模式，距离视为在一定阈值内，在这种情况下可以对该轨迹进行分类。如果距离超出了一定阈值，则删除该轨迹。
在这里描述的例子中，只考虑一个波至。然而，应该注意的是，根据所使用的模式，可以考虑所有波至。应该注意的是，只有轨迹中的慢度部分被视为用于填充缝隙的指标。在这一阶段，不再使用时间信息；使用慢度变量作为有关该过程的辨别参数。
如果轨迹中仍有缝隙，则使用内插法来填充该缝隙，在这一步骤之前，已对所建立的所有轨迹进行了分类。然而，记录曲线中仍然可能因为峰的缺席而存在一些缝隙。例如，在给定的深度，可能没有建立轨迹或没有对轨迹分类。在这里描述的一个实施例中，只在缝隙是小缝隙时，即小于或等于5个深度级时，才在轨迹间进行线性内插。在另一个实施例中，内插是线性的。然而，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，也可以使用其它内插法。
在所有轨迹都已分类，且缝隙也已填充之后，产生慢度对深度的最终记录曲线，其包括根据全局分类技术给出的轨迹。
这一对轨迹进行分类的方式与现有技术中的分类方法的不同之处在于考虑了整个间隔上的全部信息。通过考虑整个间隔上的信息，避免了对各个峰的分类可能导致的最终记录曲线上的跳跃和尖峰。然而在本发明中，在分类开始之前，所有峰必须合并到为整个深度产生的粗略轨�：痛致月然蚴奔涔旒Ｖ小Ｕ庖皇萘鞑⒉蛔裱ǔ５纳ú饩萘鳎且砸欢ㄊ康募侗鸹撼澹⑶铱梢允褂闷渌砑际趵唇惺荽娲⒑图焖�。
在本全局分类技术中，不需要使用形成轨迹的所有点来估计该轨迹是压缩波或剪切波的概率。即，不需要估计每个单独峰的概率，而是将轨迹视为包括多个峰的单个对象。同样，对一个轨迹的分类与其它轨迹独立。不需要考虑不同轨迹之间的关联。例如，在单极模式中，轨�？梢苑掷辔顾醪úㄖ�、剪切波波至或假警报。如果实际数据可以拟合波形模型，从而其可以是压缩波波至也可以是剪切波波至，则视其为假警报。在偶极模式中，可以将轨迹分类为剪切波波至或Stoneley波波至或假警报。
可以在计算机系统中实现该全局分类技术。优选的，以可编程计算机上执行的计算机程序来实现本发明，所述计算机各自包括处理器、数据存储系统(包括存储器和存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。程序代码应用到输入数据上以执行上面描述的功能，并产生输出信息。可以以用编程语言写出的计算机程序来实现程序代码，以与计算机系统通信。
每个这种计算机程序可以存储在通用或专用可编程计算机可读存储介质或设备(例如ROM或磁/光盘或磁盘)上，用于在该存储介质或装置被计算机读取以执行这里描述的过程时，配置和操作计算机。还可以考虑将该技术实现为配置有计算机程序的计算机可读存储介质，其中存储介质配置为使计算机以特定且预定的方式操作以执行这里描述的功能。
根据前述公开和讲述内容，本发明的其它修改和变更对本领域技术人员将是明显的。同样，尽管描述了特定的装置，应该明白，也可以使用其它类型和不同数量的源和接收器。相似地，应该明白，用于处理所获得的波信号的处理装置可以采用大量形式中的任何一种，如计算机、专用电路等。所以，尽管这里仅具体描述了本发明的确定的实施例，但是应该明白，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行大量的修改。
权利要求
1.一种确定钻井穿过的地层中声音慢度的方法，包括从在多个深度接收的声波形峰中产生轨迹，其中在跟踪之前未对峰进行分类。
2.如权利要求1所述的方法，其中产生轨迹的步骤包括对长轨迹分类；对小轨迹分类；对重叠轨迹分类；填充缝隙；以及创建最终记录曲线。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述填充缝隙还包括使用未分类的轨迹来填充缝隙。
4.如权利要求2所述的方法，其中所述填充缝隙还包括执行内插法。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述内插法是线性的。
6.如权利要求5所说的方法，其中如果小缝隙小于6帧则执行线性内插法。
7.如权利要求3所述的方法，其中填充缝隙还包括执行内插法。
8.如权利要求1所述的方法，其中认为轨迹是包括峰的单个对象。
9.如权利要求8所述的方法，其中使用相似性、时间以及慢度来限定所述峰。
10.如权利要求9所述的方法，其中只使用时间和慢度来进行分类。
11.如权利要求10所述的方法，其中使用形成轨迹的所有点来确定该轨迹是压缩波和剪切波之一的概率。
12.如权利要求11所述的方法，其中一个轨迹的分类与不同于该一个轨迹的轨迹的分类无关。
13.如权利要求2所述的方法，其中对长轨迹分类的方法还包括对所述轨迹的峰拟合分布函数；计算该分布的平均值和方差；比较该数据的分布和模型数据的分布；以及如果所述比较判定所述轨迹数据和模型数据一致，则根据模型数据对长轨迹进行分类。
14.如权利要求2所述的方法，其中对小轨迹分类的步骤还包括计算所述轨迹的2维中值，所述中值是由慢度和时间域中的对应坐标定义的点；确定慢度和时间域与模型数据分布的交集；定义慢度和时间域中的模型为椭圆；以及基于峰相对于模型数据的位置对小轨迹分类。
15.如权利要求2所述的方法，其中填充缝隙的步骤还包括确定所选轨迹中由所选未分类轨迹覆盖的深度范围内是否有缝隙；如果没有发现缝隙则删除轨迹；以及在确定所选未分类轨�？捎糜谔畛涓梅煜吨筇畛渌」旒Ｖ械姆煜�。
16.如权利要求15所述的方法，其中所述确定所选轨迹是否可用于填充缝隙是通过估计所选轨迹是否在骨架的上部和下部之间而完成的，其中所述骨架包括迄今为止已分类的轨迹。
17.如权利要求2所述的方法，其中所述长轨迹包括多于20个帧。
18.如权利要求2所述的方法，其中所述小轨迹包括少于或等于20个帧。
19.如权利要求14所述的方法，其中所述模型是压缩波模型或剪切波模型之一。
20.如权利要求13所述的方法，其中视慢度和时间峰为具有高斯概率分布。
21.如权利要求20所述的方法，其中基于先前深度的测量在一个深度测量慢度和时间峰的2维高斯概率分布。
22.如权利要求20所述的方法，其中通过2维卡尔曼过滤器处理来进行所述测量。
23.一种计算机系统，用于执行确定钻井穿过的地层中声音慢度的方法，包括从在多个深度接收的声波形峰中产生轨迹，其中所述方法包括对长轨迹分类；对小轨迹分类；对重叠轨迹分类；填充缝隙；以及创建最终记录曲线，其中该方法用存储介质上存储的程序来实现，并将输出施加到至少一个输出设备。
24.一种确定钻井穿过的地层中声音慢度的方法，包括从在多个深度接收的声波形峰中产生轨迹，包括a)对大于20个帧的长轨迹进行分类，还包括对轨迹的峰拟合分布函数；计算该分布的平均值和方差；比较该数据的分布和模型数据的分布；以及如果所述比较判定轨迹数据和模型数据一致，则根据模型数据对长轨迹进行分类；b)对小于或等于20个帧的小轨迹进行分类，还包括计算轨迹的2维中值，所述中值是由慢度和时间域中的对应坐标定义的点；确定慢度和时间域与模型数据分布的交集；定义慢度和时间域中的模型为椭圆；以及基于峰相对于模型数据的位置对小轨迹分类；c)对重叠轨迹进行分类；d)填充缝隙，还包括确定所选轨迹中由所选未分类轨迹覆盖的深度范围内是否有缝隙；如果没有发现缝隙则删除该轨迹；以及在确定所选未分类轨�？捎糜谔畛浞煜吨筇畛渌」旒Ｖ械姆煜叮籩)创建最终记录曲线。
全文摘要
公开了一种确定钻井穿过的地层中声音慢度的方法，包括从在多个深度接收的声波形峰中产生轨迹，其中在跟踪之前未对峰进行分类。公开了一种通过对长轨迹分类；对小轨迹分类；对重叠轨迹分类；填充缝隙；以及创建最终记录曲线来产生慢度对深度记录曲线的方法。在进一步的改进中，使用未分类轨�：湍诓宸ɡ刺畛浞煜�。
文档编号G01V1/48GK1582403SQ02821949
公开日2005年2月16日 申请日期2002年11月4日 优先权日2001年11月8日
发明者H·瓦莱洛, A·布赖, 远藤猛 申请人:施蓝姆伯格海外股份有限公司
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