伽马探测器对方位角影响的校正研究——基于GRNN的模型

"随钻伽马对方位角测量的影响及校正方法研究" 本文主要探讨了随钻伽马测井仪在煤矿井下定向钻进过程中对方位角测量精度的影响以及如何通过校正方法来消除这种影响。随钻伽马测井仪是一种结合地层自然放射性测量和轨迹测量的设备，旨在根据地质条件实时调整钻孔轨迹。然而，伽马探测器的引入会干扰测斜传感器周围的磁场分布，从而影响方位角的测量。 首先，作者从轨迹测量的基本原理出发，利用有限元分析法和标准转台测试来研究伽马探测器对方位角测量的影响特征。研究表明，伽马探测器对测斜传感器周围的磁场有显著影响，这种影响在三个不同的磁场分量上表现不一，并且随着仪器的倾角和方位角的变化而变化，导致方位角测量的精度下降。具体来说，当在测斜传感器后部添加伽马探测器时，方位角的测量误差最大可增加0.4°。 为了解决这一问题，作者采用了广义回归神经网络（GRNN）构建了方位角影响的校正模型。GRNN是一种非线性预测模型，能够有效地处理复杂的关系和非线性问题。通过GRNN模型，方位角的误差均方差从0.6778°显著降低至5.11×10^-29°，表明该模型具有很高的精度，能够有效地校正伽马探测器对测斜传感器测量方位角的影响。 此外，该研究还形成了一套完整的校正方法流程，包括理论分析、正演模拟、试验测试和GRNN校正模型的建立，为未来可能遇到的其他测井传感器对轨迹测量影响的研究提供了参考。这项工作为提高定向钻进的精度和效率提供了重要的技术支持，尤其是在复杂地质条件下，确保钻孔能准确地按照预定轨迹进行。