Deconvolução de perfis de poço

Andrade, André

doi:10.1590/s0102-261x1998000100008

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“…The conductivity log was generated using the Doll's geometric factor (Doll, 1949;Andrade 1992;Guerra, 1994). The resulting deep induction log was contaminated by Gaussian noise, which shows both positive and negative noise highlighted by differential parameters to each side (Fig.…”

Section: Application To Synthetic Datamentioning

confidence: 99%

A Mathematical Model for Wireline Logs Filtering Using Differential Fuzzy Parameters

Guerra¹,

Andrade²,

Lima³

2012

Rev. Bras. Geof.

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ABSTRACT. Signal processing is a set of techniques used to extract data from any signal. A signal may be mathematically characterized as a function of several variables (parameters), such as time, distance, resistivity, or radiance. A signal is usually acquired using one or more analog or digital devices, such as a temperature sensor, a digital camera, or a resistivity probe. After acquisition, the processing depends on the nature of the signal and its information. In addition to the information being studied, the recorded signal may contain noise, which hinders the extraction of information, leading to ambiguous or erroneous results. The objective of this study is to present a non-linear technique for noise attenuation in well logs using fuzzy sets and fuzzy logic. The proposed filter evaluates the continuity of the log measurements through the use of two differential parameters. Sudden leaps in the measurements may indicate the presence of noise; therefore, for each point in the log, the filter evaluates the degree of discontinuity and provides a correction value to be applied. Differential fuzzy filtering is applied to data from synthetic and real well logs to conduct a performance evaluation using the MSE (mean square error).Keywords: well logging, noise, digital filtering and fuzzy systems. RESUMO.Podemos caracterizar o processamento de sinais como um conjunto de técnicas utilizadas para extrair informações de um sinal qualquer. Um sinal pode ser caracterizado matematicamente como sendo uma função de várias variáveis (parâmetros), como exemplo, tempo, distância, resistividade, radiância, por exemplo. A aquisição de um sinalé normalmente feita por um ou mais dispositivos analógicos e/ou digitais, como exemplos, um sensor de temperatura, uma câmera digital, uma sonda de resistividade, dentre outros. O tipo de processamento a ser aplicado, após aquisição, dependerá da natureza do sinal e da sua informação. O sinal registrado poderá conter, além da informação desejada, também uma quantidade de informaçõessem nexo ou interesse, denominadas por ruído. A presença de ruídos nos sinais pode prejudicar os processos de extração da informação desejada, levando a resultados ambíguos e sem nexo. Assim o objetivo deste trabalhoé mostras uma técnica não linear para a remoção de ruídos em perfis de poços utilizando conjuntos e lógica fuzzy. O filtro proposto avalia a continuidade das medidas do perfil através da utilização de dois parâmetros diferenciais. Saltos abruptos nas medidas podem indicar a presença de ruídos, assim, para cada ponto no perfil, o filtro avaliará o grau de descontinuidade e atribuirá um valor de correção a ser aplicado. Finalmente, a filtragem fuzzy diferencial será aplicada em dados de perfis de poços sintéticos e reais, onde procederemos a uma avaliação de desempenho utilizando o parâmetro MSE (erro médio quadrático).Palavras-chave: perfis de poços, ruídos, filtragem digital e sistemas fuzzy.

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Section: Application To Synthetic Datamentioning

confidence: 99%