超声成像测井是一种利用超声波技术对井壁进行成像的测量方法，它在石油勘探和生产中具有重要的应用价值。在超声成像测井的过程中，会产生带有噪声和失真的图像资料，这些资料需要经过有效的滤波处理才能用于后续的分析、解释和评价工作。滤波处理是图像处理中的一个核心环节，其目的在于提高图像质量，突出重要特征，去除不必要的噪声干扰。 滤波处理方法主要分为两大类：空域滤波和频域滤波。空域滤波直接在图像像素上操作，根据像素及其邻域像素的特征进行处理；频域滤波则是对图像的频域表示进行处理，然后通过逆变换转换回空域。本文研究中的平滑滤波、中值滤波和TV滤波都属于空域滤波方法。 1. 平滑滤波 平滑滤波主要目的是去除图像中的高频噪声，常用于模糊处理和减少噪声。在超声成像测井的图像处理中，颗粒状噪声往往是在图像采集、数字化和传输过程中产生的，平滑滤波可以通过对图像中的每个像素应用平均加权模板来实现。这种模板会对邻域像素进行加权平均，以此滤除高频噪声。常用平滑滤波模板可以通过图示中的数值表示，模板中每个数字代表邻域像素的权重，模板大小根据需要进行设置，模板加权系数之和必须等于1。 2. 中值滤波 中值滤波是一种非线性的滤波方法，它通过替换每个像素点的值为其邻域内所有像素点灰度值的中位数，从而达到去除椒盐噪声的目的。椒盐噪声是指图像中随机出现的黑点和白点，这种噪声常常会导致图像信息的损失。中值滤波特别适合于去除这类噪声，因为它能够很好地保护图像边缘，避免了模糊效应。然而，中值滤波可能会丢失图像中的细线和小块的目标区域，因此在使用时需要根据实际情况选择合适的滤波器尺寸和形状。 3. TV滤波（Total Variation滤波） TV滤波是一种基于图像梯度的去噪方法，主要用于去除噪声同时保持图像边缘。与传统滤波方法相比，TV滤波可以更好地保留图像中的重要边缘信息，减少模糊。其核心思想是求解一个能量最小化问题，通过优化过程降低图像中梯度的总变分，从而达到去噪和保持边缘的目的。 文章中提出的滤波处理方法已被应用于典型实验数据和实际测井资料的处理中，通过与未经处理的图像比较，证明了这些滤波算法在提升图像质量方面具有明显效果。此外，为了进一步改善成像资料的图像质量，提供了一种有效的解决方案，这在实际的测井作业中具有很大的应用价值。 值得注意的是，滤波处理后图像的最终质量受多种因素影响，包括所选用滤波算法的类型、参数设置、以及滤波器的形状和尺寸等。因此，实际操作中需要根据成像测井的具体情况和需求，进行适当的算法选择和参数调整。 此外，本文的滤波处理研究得到了国家973项目和国家自然科学基金项目的资助，体现了该研究领域在国家科研规划中的重要地位，同时也反映了作者张健在信号检测与控制技术方向的研究实力和贡献。

超声成像测井是一种在石油勘探和生产中常用的测量井下情况的技术，它利用超声波在井下传播和反射的特性来获取井壁和井壁周围岩石的信息。在超声成像测井中，由于仪器设计、操作和地质条件的影响，测井仪器可能会出现偏心现象，即仪器未居中对准井轴。这种偏心会导致超声换能器发射的超声波束在某些位置上发生非正入射，从而影响回波声幅，造成声幅图像的失真。 本研究由张健撰写，探讨了超声成像测井中由于测井仪器偏心导致声幅图像出现差异性特征的详细分析，并提出了一种偏心校正方法。该方法被应用于典型实验数据和实际测井资料处理中，并进行了效果比对，最终目的是为了改善成像资料的图像质量。 研究指出，当井下仪器处于偏心状态时，超声波束相对于井壁的入射角度会发生变化，导致即使是井壁周围同样光滑的条件下，回波声幅也会有所不同。这种差异在图像中表现为两条明显的垂直暗带，掩盖了井壁内的真实信息。因此，为了消除偏心对回波声幅图像的影响，有必要估计并补偿由偏心引起的图像灰度变化。 研究中的偏心校正方法主要包括以下几个步骤： 1. 分析偏心状态下回波声幅图像中出现的差异性特征。 2. 设计出针对偏心声幅图像的校正方法。 3. 将校正方法应用于实验数据和实际测井资料中进行处理。 4. 比对处理前后的效果，评估校正方法的有效性。 此外，为了支持研究工作，张健还列出了研究基金项目，包括国家973项目和国家自然科学基金项目，并在作者简介中提供了个人背景信息，张健是长江大学计算机科学学院的一名讲师，主要研究方向为信号检测与控制技术。 在技术实现方面，虽然理论上和实验模型可以大致估计不同偏心条件下回波声幅的变化，但在工程应用中，直接从实际测井资料数据中估计由偏心所引起的灰度变化的方法更具有可行性。通过这种直接的数据分析方法，可以更准确地识别和校正由偏心引起的图像失真问题。 总结来说，这篇论文研究了超声成像测井中因仪器偏心造成的声幅图像失真问题，并提出了一种有效的校正方法，以提高成像测井资料的图像质量。该方法通过分析和处理测井数据来估计和补偿由偏心引起的图像灰度变化，进而改善井壁图像细节的显示。该研究的成果对于提高超声成像测井技术在油气勘探领域的应用具有重要意义。

日志I / O-用于访问测井文件的库 日志I / O是用于读取和写入良好日志文件的库。 从Q1 / 2021开始，Log I / O支持DLIS，LIS，LAS 2.0，LAS 3.0，BIT，XTF，ASC，SPWLA，CSV，XML（WITSML）和JSON Well Log格式。 日志I / O将这些格式的复杂性包装在一个干净，完整，有据可查，高效且易于使用的编程API中。 Log I / O的开源版本包含的Java访问器。 日志I / O网页： : 设置 通过以下方式将日志I / O代码捕获到本地磁盘： $ git clone https://github.com/Petroware/LogIo.git 依存关系 JSON Well Log Format访问器取决于JSON API规范及其实现： lib/javax.json-api-1.1.3.jar lib/j

在石油工程领域，储层属性的准确预测是关键任务之一，因为这些属性直接影响着油田的开发效果和经济效益。本文将探讨如何运用深度学习技术，特别是神经网络，来预测储层的孔隙度（Porosity）和含水饱和度（Water Saturation）。孔隙度反映了储层岩石中储存流体的空间比例，而含水饱和度则表示储层中被水占据的孔隙空间的百分比。 我们需要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量的节点（称为神经元）和连接它们的权重构成。神经网络通过学习过程调整这些权重，以解决复杂问题，如非线性关系的建模。在本案例中，神经网络将从测井数据中学习并建立储层属性与输入特征之间的复杂关系。 Lasso回归是一种常用的统计学方法，它在训练模型时引入了L1正则化，目的是减少模型中的非重要特征，从而实现特征选择。在神经网络中，Lasso正则化可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的现象。通过正则化，我们可以找到一个平衡点，使模型既能捕获数据的主要模式，又不会过于复杂。 在预测储层属性的过程中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化或归一化等。数据标准化可以使不同尺度的特征具有可比性，有助于神经网络的学习。此外，特征工程也很关键，可能需要创建新的特征或对已有特征进行变换，以增强模型的预测能力。 接着，我们将构建神经网络模型。这通常涉及选择网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和每个层的神经元数量是超参数，需要通过实验或网格搜索来确定。激活函数如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等用于引入非线性，使模型能够处理复杂的关系。损失函数，如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE），用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。优化器如梯度下降或Adam（Adaptive Moment Estimation）负责更新权重，以最小化损失函数。 在训练过程中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则在模型最终评估时使用。通过监控验证集的性能，我们可以决定何时停止训练，避免模型过拟合。 模型的评估标准可能包括精度、R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方误差。对于储层属性预测，我们期望模型能给出高精度和低误差，以帮助工程师做出更准确的决策。 利用神经网络和Lasso正则化的深度学习方法可以有效地预测储层的孔隙度和含水饱和度。这一技术的应用可以提高石油资源的开发效率，减少勘探成本，并为未来的油气田管理提供有力的科学支持。通过不断优化模型和特征工程，我们有望实现更加精准的储层属性预测。

斯伦贝谢公司编纂，吴庆岩、张爱军译 本书主要介绍油气田测井解释中常见的岩石和矿物的地球化学性质、物理性质、产状、岩石物理性质、测井参数等。

测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

摘要：介绍了井下数据采集与传输系统的结构和工作原理，该系统采用先进的CPLD器件ISPLSI1016实现了其中的接口电路，解决了井下数据采集与传输系统的高精度、低功耗和小尺寸等关键问题。 关键词：数据采集与传输 复杂可编程逻辑器件 高速度 低功耗 小尺寸随着石油工业的不断发展，测井技术越来越显示出其重要作用。超声波测井作为测井的一种重要方法得到了广泛的应用。由于测井仪器，特别是井下仪器工作环境的特殊性，使得对其研究和开发也具有特殊的要求。油井下的直径很小，因此对井下仪器的尺寸要求十分严格，一般来说印刷电路板的宽度不能超过4.5cm。体积达不到要求再好的仪器也无法在实际中应用。本系统采用

摘　　要: 新疆测井公司引进的阵列感应测井仪Excel 2000 相应的处理软件不完善,不能直接求取地层电阻率、冲洗带 电阻率和侵入深度等。从而无法直接发挥阵列感应测井对地层真电阻率准确求解的优势。文章结合阵列感应测井曲 线,从几何因子理论出发,在实验基础上分析该地区泥浆侵入特性,建立了针对准噶尔盆地的中低阻储层侵入模型。利 用计算机反演技术,把模拟计算结果和现场测井响应相结合,最终确定出地层电阻率和钻井液侵入程度,取得了理想的 效果。

为提取高分辨率的多极阵列声波测井单极纵波时差以满足薄层勘探开发的需要。提出了相关频谱结合多炮点的处理方法。即采用相关频谱法提取多极阵列声波测井的最短共发射和共接收子阵列的单极纵波时差，然后把跨同一深度地层的所有最短共发射或共接收子阵列的纵波时差平均，分别得到共发射纵波时差或共接收纵波时差。用该方法处理了大庆油田8口井的多极阵列声波测井资料，并将提取的纵波时差与用AtIas公司express软件提取的纵波时差及国产高分辨率声波时差曲线对比分析。结果表明，该方法能够可靠地、高分辨率提取多极阵列声波测井纵波时差

将文本文件格式的测井数据 转换成LAS的格式， 创业时期写的，现在放上去交换点资源分。