【摘 要】
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造岩元素中子伽马仪器的探测器尺寸较小,导致测量的伽马能谱精度较低,基于常规解谱方法,元素干重计算误差较大。本文提出一种优化的分谱加权最小二乘解谱法。该方法将全谱加权最小二乘法与分谱加权最小二乘法结合起来,利用全谱加权最小二乘法对地层元素进行筛选,根据地层元素组合,采用特定道址的分谱加权最小二乘法进行解谱,其解谱效果明显好于常规解谱方法。此外,本文对基于深度学习的元素测井数据处理方法进行研究。基于混
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造岩元素中子伽马仪器的探测器尺寸较小,导致测量的伽马能谱精度较低,基于常规解谱方法,元素干重计算误差较大。本文提出一种优化的分谱加权最小二乘解谱法。该方法将全谱加权最小二乘法与分谱加权最小二乘法结合起来,利用全谱加权最小二乘法对地层元素进行筛选,根据地层元素组合,采用特定道址的分谱加权最小二乘法进行解谱,其解谱效果明显好于常规解谱方法。此外,本文对基于深度学习的元素测井数据处理方法进行研究。基于混合谱、元素干重和地层矿物之间的关系,生成大量地层混合谱作为输入数据和地层元素干重作为输出数据的样本以及元素干重作为输入数据与矿物含量作为输出数据的学习样本,通过深度神经网络建立学习模型,基于学习模型获取元素干重与矿物含量。研究结果表明:优化的分谱加权最小二乘法相较于全谱加权最小二乘法与深度学习的解谱方法得到的元素干重最准确;矩阵转换法和深度学习法均能比较准确的实现元素到矿物的转换;造岩元素测井元素测量精度满足矿产工业品味,对矿产开采具有指示作用。
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