Приложение нейросетевого моделирования к интерпретации акустических каротажных диаграмм

Abstract

Запропоновано використання нейронних сіток для визначення часів вступу поздовжніх і поперечних хвиль під час обробки сигналів, що реєструються при акустичному каротажі. Побудовано нейросітковий класифікатор, що поділяє реєстровані сигнали на два класи: шум і корисний сигнал, де останнім є пакети поздовжніх і поперечних хвиль. Наведений алгоритм легко адаптується до існуючих систем і може забезпечити як обробку каротажних діаграм у режимі online, так і високу продуктивність при інтерпретації архівних матеріалів.

The neural networks are proposed for application as a method for automatic P and S waves onset time-picking on sonic logging. The neural network models of acoustic emission preceding phase onset are trained and used to discriminate noise and desired signal, the last one being packets of longitudinal and transversal waves. The given algorithm is easily adapted to existing systems and is able to provide both processing of logging tracks in online regime and high productivity of archive materials interpretation.