14、机器学习助力地下介质表征：DD 测井合成与声波测井合成的研究进展

机器学习助力地下介质表征：DD 测井合成与声波测井合成的研究进展

在石油和天然气行业，准确了解地下介质的物理和力学性质至关重要，而测井技术是实现这一目标的关键手段。本文将深入探讨 DD 测井合成和声波测井合成的相关研究，包括噪声对 DD 测井合成的影响、SNN 模型的泛化能力、岩石物理和统计因素对 DD 测井合成的控制，以及声波测井合成的工作流程和聚类技术在确定合成可靠性方面的应用。

噪声对 DD 测井合成的影响

不同类型的噪声对 DD 测井合成的性能有着不同程度的影响。均匀噪声的均值为零，而指数噪声和瑞利噪声的分布具有正负对称的负部分。每个 DD 测井记录包含 20%的噪声，其中指数噪声对预测性能的影响最为不利，瑞利噪声的影响最小。指数噪声导致的精度下降是高斯噪声的两倍。

DD 测井是地质地层的频率相关响应，包含各种颜色的高斯频率相关噪声，如紫罗兰色、白色和棕色噪声。白色噪声在所有频率上具有相等的密度，紫罗兰色噪声的密度每倍频程增加 6 dB，棕色噪声的密度每倍频程减少 20 dB。同时向八个 DD 测井记录中添加 20%特定颜色的高斯噪声，结果表明，高斯噪声的颜色对 DD 测井合成性能的影响不显著。此外，增加训练/测试数据集中的噪声密度会导致平均归一化均方根误差（NRMSE）升高，当噪声密度从 10%增加到 20%时，DD 测井合成性能从 10%降至 11.5%。

基于敏感性研究的关键观察结果如下：
1. 电阻率（RLA3）和横波传播时间（DTS）测井是使用 SNN 模型进行 DD 测井合成的重要特征。
2. 电阻率（RLA3）和横波传播时间（DTS）测井中的噪声会导致使用 SNN 模型进行 DD 测井合成的性能显著下降。
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