一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，首先確定伽馬傳感器全溫度補(bǔ)償試驗(yàn)的溫度點(diǎn)選取方法；然后利用數(shù)據(jù)窗口選取各溫度點(diǎn)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)段，滿足窗口內(nèi)數(shù)據(jù)誤差最小；對(duì)數(shù)據(jù)段內(nèi)的伽馬傳感器測(cè)量值進(jìn)行異常值檢測(cè)與剔除，使結(jié)果符合3準(zhǔn)則；選取合適的基函數(shù)建立伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型，在模型參數(shù)求取過程中，提出一種模型評(píng)價(jià)函數(shù)，通過不斷迭代找到評(píng)價(jià)函數(shù)值最小值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的基函數(shù)加權(quán)系數(shù)及基函數(shù)個(gè)數(shù)即為最優(yōu)的伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型參數(shù)。利用該方法可以消除伽馬傳感器的溫度漂移造成的誤差，實(shí)現(xiàn)全溫度范圍內(nèi)補(bǔ)償，從而提高儀器的測(cè)量精度。
【專利說明】一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及石油鉆井、隨鉆測(cè)井和電纜測(cè)井【技術(shù)領(lǐng)域】中的一種伽馬傳感器全溫度 范圍補(bǔ)償方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在石油行業(yè)地質(zhì)導(dǎo)向鉆井和隨鉆測(cè)井中，通常通過隨鉆伽馬測(cè)井沿井身測(cè)量巖層 的天然伽馬射線強(qiáng)度。根據(jù)自然伽馬測(cè)井結(jié)果就有可能劃分出鉆孔的地質(zhì)剖面、確定砂泥 巖剖面中砂巖泥質(zhì)含量和定性地判斷巖層的滲透性，是測(cè)井解釋評(píng)價(jià)油氣儲(chǔ)藏的主要依 據(jù)。
[0003] 通過分析發(fā)現(xiàn)，不同的溫度段對(duì)應(yīng)的伽馬傳感器的測(cè)量值是不同的，伽馬傳感器 的計(jì)數(shù)漲落起伏隨溫度升高變化較大，從而導(dǎo)致測(cè)量不準(zhǔn)確不穩(wěn)定。如果不考慮溫度對(duì)伽 馬傳感器的影響，在刻度過程中選取同樣的系數(shù)，則測(cè)量值必定存在著一定的誤差，因此有 必要對(duì)伽馬傳感器進(jìn)行全溫度范圍的補(bǔ)償修正。
[0004] 為了消除溫度對(duì)伽馬傳感器產(chǎn)生的非線性影響，目前，公知的研究方法包括硬件 補(bǔ)償和軟件補(bǔ)償兩種方法。硬件補(bǔ)償方法由于受到電路中電子元器件漂移等因素的影響， 導(dǎo)致整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)可靠性差且精度低，無法做到全程補(bǔ)償，實(shí)際使用過程中應(yīng)用受到限制。 軟件補(bǔ)償方法主要包括兩類，一類是預(yù)先依靠經(jīng)驗(yàn)假設(shè)出補(bǔ)償方程，再通過多項(xiàng)式擬合或 插值的方法進(jìn)行計(jì)算，如曲線擬合法、分段線性插值法等，這類方法很容易導(dǎo)致"欠擬合"和 "過擬合"現(xiàn)象的發(fā)生，病態(tài)方程的出現(xiàn)，從而使得適應(yīng)性較低，精度低；而另一類方法采用 人工智能方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，先進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，獲得大量的數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行加權(quán)計(jì) 算得出結(jié)果，這種方法計(jì)算量很大，容易陷入局部極值。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償 模型方法，消除測(cè)量過程中溫度對(duì)伽馬傳感器測(cè)量值的影響，提高儀器測(cè)量精度。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案為： 一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，首先確定伽馬傳感器全溫度補(bǔ)償試驗(yàn)的 溫度點(diǎn)選取方法；然后利用數(shù)據(jù)窗口選取各溫度點(diǎn)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)段，滿足窗口內(nèi)數(shù) 據(jù)誤差最小；對(duì)數(shù)據(jù)段內(nèi)的伽馬傳感器測(cè)量值進(jìn)行異常值檢測(cè)與剔除，使結(jié)果符合3 σ準(zhǔn)則；選取合適的基函數(shù)建立伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型，在模型參數(shù)求取過程 中，提出一種模型評(píng)價(jià)函數(shù)，通過不斷迭代找到評(píng)價(jià)函數(shù)值最小值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的基函數(shù)加權(quán) 系數(shù)及基函數(shù)個(gè)數(shù)即為最優(yōu)的伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型參數(shù)。
[0007] 上述方案進(jìn)一步包括： 步驟四中，選取基函數(shù)(與￠))4 = U···,幻建立伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型 >' =/(Ζ，ι) = /〇為）+ ?成⑴+ ￠) +…+⑴，其中，y是傳感器的輸出，Jf是傳感 器的輸入，！為溫度參數(shù)，為初始溫度，i為基函數(shù)個(gè)數(shù)，4 (i = 12,···為基函數(shù)加權(quán)系 數(shù)； 確定伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型的基函數(shù)加權(quán)系數(shù)及基函數(shù)個(gè)數(shù)，步驟如下： 1) 采用一種折中策略，根據(jù)精確度和泛化度提出一種模型評(píng)價(jià)函數(shù) = 辦D〇t),其中：

【權(quán)利要求】
1. 一種伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是：首先確定伽馬傳感器全溫度補(bǔ)償 試驗(yàn)的溫度點(diǎn)選取方法；然后利用數(shù)據(jù)窗口選取各溫度點(diǎn)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)段，滿足窗口內(nèi) 數(shù)據(jù)誤差最??；其三對(duì)數(shù)據(jù)段內(nèi)的伽馬傳感器測(cè)量值進(jìn)行異常值檢測(cè)與剔除，使結(jié)果符合 3 σ準(zhǔn)則；其四選取合適的基函數(shù)建立伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型，在模型參數(shù)求 取過程中，提出一種模型評(píng)價(jià)函數(shù)，通過不斷迭代找到評(píng)價(jià)函數(shù)值最小值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的基函 數(shù)加權(quán)系數(shù)及基函數(shù)個(gè)數(shù)即為最優(yōu)的伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型參數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是:步驟四具體包括： 選取基函數(shù)（與_{ = 建立伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型 7 = /(1，1) = /(>為）+巧砰(幻+4約(〇 +?+ ￡^涔(1),其中，7是傳感器的輸出，；(：是傳感 器的輸入，I為溫度參數(shù)，為初始溫度，Jr為基函數(shù)個(gè)數(shù)，％ (i = 12,…，A：)為基函數(shù)加權(quán)系 數(shù)； 確定伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型的基函數(shù)加權(quán)系數(shù)及基函數(shù)個(gè)數(shù)，步驟如下： 1) 采用一種折中策略，根據(jù)精確度和泛化度提出一種模型評(píng)價(jià)函數(shù) / \2 m(k) = φ· e(ki) +(?-ω)· D(k) , , ? = 1 - -η=為精確度和泛化度的折中系數(shù)，4%)表 I 4ni) 示模型基函數(shù)個(gè)數(shù)為t時(shí)的精確度，表示模型基函數(shù)個(gè)數(shù)為t時(shí)的泛化度，巧為樣本 點(diǎn)數(shù)目； 2) 當(dāng)免=1時(shí)，/ (X力=/￠4) + --?!，利用最小二乘方法求取加權(quán)系數(shù)Ci1，計(jì)算評(píng)價(jià) 函數(shù)值OT(I); 3) 當(dāng) A： = j (i>l)時(shí)，/0,0 = /(^^0) + (--? + --^ +…+ β痛OO,利用最小二 乘方法求取加權(quán)系數(shù)《1^2^··% ,計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)值,比較w(i)和OT(i-l)大小，如果 <4-1)，則令1 = J+1,轉(zhuǎn)到步驟4)，否則運(yùn)算停止； 4) 重復(fù)步驟3)，直到找到最小的評(píng)價(jià)函數(shù)值，此時(shí)對(duì)應(yīng)的基函數(shù)加權(quán)系數(shù)及基函數(shù)個(gè) 數(shù)即為最優(yōu)的伽馬傳感器測(cè)量值全溫度補(bǔ)償模型參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是： 伽馬傳感器各溫度點(diǎn)數(shù)據(jù)選取方法中，根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要選取數(shù)據(jù)窗口大小，設(shè)定步 長(zhǎng)，按步長(zhǎng)逐次移動(dòng)數(shù)據(jù)窗口，計(jì)算每次移動(dòng)后數(shù)據(jù)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的誤差值，選取其中最小的 誤差值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)窗口作為最終選取的樣本數(shù)據(jù)段；誤差計(jì)算公式如下：
式中，I：為數(shù)據(jù)窗口大小，i為數(shù)據(jù)窗口移動(dòng)次數(shù)，巧為數(shù)據(jù)窗口第?次移動(dòng)后的窗口 內(nèi)的第J個(gè)數(shù)據(jù)，^為數(shù)據(jù)窗口第?次移動(dòng)后的窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是： 所述的對(duì)樣本數(shù)據(jù)段內(nèi)的伽馬傳感器測(cè)量值進(jìn)行異常值檢測(cè)與剔除步驟，采用在統(tǒng)計(jì) 學(xué)中的3 cr準(zhǔn)則來進(jìn)行：取標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式為
式中：^為;?的平均值，》為數(shù)據(jù)樣本數(shù)目； 采樣值為?±3σ內(nèi)的數(shù)值是正常值，超過則判定為異常值進(jìn)行剔除。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是： 所述的最小二乘方法求取加權(quán)系數(shù)七^2,…巧運(yùn)算過程如下， 令=/(x』)-/〇UQ),則伽馬傳感器測(cè)量值溫度補(bǔ)償模型可以轉(zhuǎn)換為 乃=--?)+--?)+…+ --?.) , J = , w為擬合樣本數(shù)目，其中待定系數(shù) = 的選擇必須滿足殘差
取極小值； 根據(jù)多元函數(shù)極值問題，E取極值的必要條件是
由此最小二乘擬合問題就轉(zhuǎn)化為超定線性方程組的最小二乘解問題，即 Ax 二·ν 通過最小二乘方法可以得到待定系數(shù)，··，$。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的伽馬傳感器全溫度范圍補(bǔ)償方法，其特征是： 所述的確定伽馬傳感器全溫度補(bǔ)償試驗(yàn)的溫度點(diǎn)選取方法如下，調(diào)節(jié)試驗(yàn)箱的溫度到 試驗(yàn)要求的溫度，箱內(nèi)溫度應(yīng)均勻升高，選定一個(gè)初始溫度&，向上每間隔Δ? °C恒溫保持 ΔΑ時(shí)間后，記錄伽馬傳感器測(cè)量值，升至儀器的最高工作溫度U3t，恒溫保持后記錄伽馬 傳感器測(cè)量值。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK104516991SQ201310447861
【公開日】2015年4月15日 申請(qǐng)日期:2013年9月27日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月27日
【發(fā)明者】馬海, 肖紅兵, 楊錦舟, 唐海全 申請(qǐng)人:中國(guó)石油化工集團(tuán)公司, 中石化勝利石油工程有限公司鉆井工藝研究院