【摘 要】
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在铀矿中子测井数据处理方面,受井液、地层孔隙度、岩性等因素的影响,测井的噪声数据不一定满足稀疏性的要求,传统的低秩矩阵恢复(LRMR)模型对于测井原始数据的去噪效果不佳.作者提出一种基于低秩矩阵恢复的改进模型,以提高对含复杂噪声的测井数据的去噪能力.同时把加权m1范数和加权核范数的思想引入到传统的LRMR模型中,使用F范数作为惩罚项,得到改进的LRMR模型,并应用表现效果较好的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)对模型进行求解.运用传统模型和改进的模型对某铀矿的中子测井数据进行去噪,并使用支持向量机、决策
【机 构】
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东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心,江西南昌330013;东华理工大学信息工程学院,江西南昌330013;江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心,江西南昌330013;东华理工大学信息工程学
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在铀矿中子测井数据处理方面,受井液、地层孔隙度、岩性等因素的影响,测井的噪声数据不一定满足稀疏性的要求,传统的低秩矩阵恢复(LRMR)模型对于测井原始数据的去噪效果不佳.作者提出一种基于低秩矩阵恢复的改进模型,以提高对含复杂噪声的测井数据的去噪能力.同时把加权m1范数和加权核范数的思想引入到传统的LRMR模型中,使用F范数作为惩罚项,得到改进的LRMR模型,并应用表现效果较好的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)对模型进行求解.运用传统模型和改进的模型对某铀矿的中子测井数据进行去噪,并使用支持向量机、决策树算法对去噪后的数据进行矿层分类分析;实验结果表明,经过改进模型去噪处理后的测井数据分类准确度更高.改进的LRMR模型去噪能力比传统LRMR模型更强,为铀矿中子测井数据去噪提供了技术支撑.
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