【摘 要】
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由于放射性统计涨落以及仪器自身稳定性的影响,碳氧比测井伽马能谱中会包含一定量的噪声,影响碳氧比值的计算精度,在资料解释时需要对能谱进行滤波。传统小波阈值算法进行信
【机 构】
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西南石油大学地球科学与技术学院,西南石油大学油藏地质与开发工程重点实验室
【基金项目】
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中国石油天然气集团公司重大科技专项“油井高精度持水率计配套研究与应用”(2016D-3802).
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由于放射性统计涨落以及仪器自身稳定性的影响,碳氧比测井伽马能谱中会包含一定量的噪声,影响碳氧比值的计算精度,在资料解释时需要对能谱进行滤波。传统小波阈值算法进行信号滤波处理时采用的软硬阈值函数存在均方根误差偏大与伪吉布斯效应等问题。提出了一种具有调节参数的改进阈值函数,根据不同的参数取值实现不同的滤波效果。为了获得改进阈值函数中的最佳参数,提出了基于反向学习策略的遗传算法,并用于对阈值函数中的参数进行优化。与经典遗传算法相比,改进遗传算法具有更好的收敛性与寻优精度。采用优化后的阈值函数对能谱进行滤波处理得
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