【摘 要】
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众所周知，由脉冲中子俘获(PNC)仪器得到的非弹性计数率受地层的体积密度和含氢指数的影响.最近提出一种新方法:通过使用PNC俘获计数率的蒙特卡罗模拟来校正非弹性计数率比，从而
【出 处】
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第46届国际岩石物理学家和测井分析家年会
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众所周知，由脉冲中子俘获(PNC)仪器得到的非弹性计数率受地层的体积密度和含氢指数的影响.最近提出一种新方法:通过使用PNC俘获计数率的蒙特卡罗模拟来校正非弹性计数率比，从而减小含氢指数的影响.然后对校正后的非弹性计数率"RINC"进行刻度，通过应用回归技术来估算体积密度.同时，回归参数也考虑到了井眼尺寸与含盐量的因素.我们称这种方法为"RINC方法".
另一项可供选择的技术(也是最近提出的)是使用一种遗传搜索算法技术(Chen等人，2004)将信息输入到选择好的神经网络，通过利用神经网络群(NNE)将PNC测量结果直接转换成地层密度.在这种情况下，一口井(训练井)必须既有密度测井资料又有PNC测井资料.在训练过程中，输入到神经网络的PNC曲线隐含地考虑了井眼环境的影响.然后以训练井为基础规-化处理井(应用井)测井曲线，建立神经网络输入资料，这样，地层密度的估算值便可根据邻井(处理井)资料由神经网络获得.我们称这种方法为"NNE方法".
这篇文章比较了两种方法在油田中的应用实例.分析了地层密度、含氢指数、井眼尺寸、井筒流体和地层流体变化的影响.同时分析了输入到神经网络的PNC曲线的个数和类型(包括校正后的非弹性计数率比RINC).除此之外，给出了蒙特卡罗模拟的结果和RINC方法的总结.
人们希望蒙特卡罗方法或RINC方法之一的预报误差与裸眼井的井径曲线有关.因此，使用NNE进行的PNC测量得到的井径曲线也将被讨论并评估.
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