期刊文章详细信息
基于经验模态分解的核磁共振测井信号去噪新方法
A New De-noising Method of NMR Log Signals Based on Empirical Mode Decomposition
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]湖南文理学院信息研究所,湖南常德415000 [2]中南大学信息物理工程学院,湖南长沙410083
基 金:国家863计划项目(2006AA06Z105);湖南省教育厅项目(08C615)资助
年 份:2010
卷 号:30
期 号:3
起止页码:390-393
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、SCOPUS、核心刊
摘 要:核磁共振的信噪比在T2谱反演中起着重要作用,信号噪声容易造成解的偏离,这种情况在信噪比小的核磁共振测井中更加突出。把最新发展的经验模态分解方法引入到核磁共振测井信号处理中来,对实测信号进行了去噪和对比分析,结果表明,该方法具有自适应和高效的特点,能反映原始信号的固有特性,经验模态分解方法对消除测井信号的噪声是有效的,与传统的多点平滑结果相比:SNR从18dB左右提高到68dB左右,为T2谱的精确反演奠定了良好的基础。
关 键 词:经验模态分解 核磁共振测井 信噪比 去噪
分 类 号:TN911.7]
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