A generic, accurate, and real time borehole correction for...

G - Physics – 01 – V

Patent

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Details

G01V 3/18 (2006.01) G01V 3/28 (2006.01) G01V 3/38 (2006.01)

Patent

CA 2405417

A Neural Network (NN) is used for borehole correction (205) of resistivity logging data (201). The method comprises two stages. In the first stage (Fig. 3), the entire range of possibilities of earth models relevant to borehole compensation is sampled and a suite of tool responses (105, 107) is generated, with and without the borehole. A wide range tools responses including the borehole effects are input to the NN and the NN is trained (113) to produce the corresponding borehole-free response. In the second stage (Fig.4), the NN is validated by using as input tool responses (including borehole effects) that were not used in the training of the NN and comparing the output of the NN to the corresponding borehole-free response. If the agreement is good, then the NN has been validated and may be used to process subsequently acquired data that includes borehole effects.

Selon l'invention, on utilise un réseau neuronal pour la correction (205) au niveau du trou de forage des données (201) de diagraphie relatives à la résistivité. Le procédé comprend deux étapes. Au cours de la première étape (Fig. 3), tout l'éventail des modèles de terrain possibles pertinents au regard de la correction au niveau du trou de forage est échantillonné et une suite de réponses (105, 107) d'outils est générée, indépendamment ou non du trou de forage. Un large éventail de réponses d'outils, notamment les effets du trou de forage, est entré dans le réseau neuronal, que l'on entraîne (113) à produire la réponse correspondante, indépendamment du trou de forage. Au cours de la seconde étape (Fig. 4), le réseau neuronal est validé. Pour ce faire, on utilise comme entrées les réponses d'outils (y compris les effets du trou de forage) non utilisées pour l'entraînement du réseau neuronal et on compare la sortie du réseau neuronal à la réponse correspondante indépendamment du trou de forage. S'il y a concordance, le réseau neuronal est validé et il peut être utilisé pour traiter les données acquises ultérieurement, dont les effets du trou de forage.

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