人工智能驱动的核磁共振测井数据处理与CIFLog软件开发

本文主要探讨了人工智能在机器学习领域的应用，聚焦于核磁共振测井数据的处理方法与软件开发。研究者针对不同生产商的核磁测井仪器，深入分析了其数据处理流程的差异，寻求了一套统一的标准处理方法。文章的核心内容包括以下几个方面： 1. 处理方法研究：首先，研究者对核磁测井的原始数据预处理进行了详尽的调查，这涉及去除噪声和异常值的过程。接着，重点探讨了E谱反演技术，特别是T2谱反演，利用奇异值分解(SVD)、模平滑法、SIRT法和快速扫描算子法进行反演。针对传统SVD算法在低信噪比数据上的局限，提出了改进型SVD算法，以提高反演的精度。此外，文章还涵盖了各种数据预处理算法、孔隙度和渗透率计算方法，以及油气分析技术，如截止值法、时间域分析法和扩散分析法。 2. 并行计算优化：为了提高数据处理效率，文章提出了单机多核CPU下的并行处理策略，针对不同测井数据特点设计了多种并行处理模型，显著提升了核磁共振测井数据处理的速度。这种方法不仅在核磁数据处理上取得显著效果，也为其他耗时型测井数据处理提供了创新思路。 3. 软件开发与集成：基于中石油新一代测井软件CIFLog平台，开发了CIFLog-NMRo系统，该系统设计精良，用户界面友好，操作简便。用户只需少量参数设置即可获得良好的处理结果，并且系统内嵌智能帮助系统和在线升级功能，智能帮助系统能自动识别用户需求并提供相应帮助，降低数据处理和解释的复杂性，而在线升级则确保用户能及时获取最新系统版本。 本文深入研究了核磁共振测井数据处理的关键技术，强调了并行计算在提升效率中的作用，以及在测井软件开发中的实际应用。这对于推动测井行业的技术创新，提高数据处理效率，以及实现智能化操作具有重要的理论和实践价值。