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龙图腾网获悉西安石油大学申请的专利一种油基泥浆随钻电成像测井装置和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119466739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411799670.4，技术领域涉及：E21B47/002；该发明授权一种油基泥浆随钻电成像测井装置和方法是由高建申;马亚妮设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油基泥浆随钻电成像测井装置和方法在说明书摘要公布了：一种油基泥浆随钻电成像测井装置和方法，测井装置的主要部件电成像探头装置的中心位置为钮扣电极，向外依次为屏蔽电极和返回电极，采用数值模拟方法和物理实验模型的方法能够确定油基泥浆随钻电阻率成像测井的仪器常数，实现测量阻抗幅度和相位信息与地层电阻率和地层介电常数之间的转换；制定了地层电阻率的融合拼接策略，利用多频条件下的测量数据实现全范围地层电阻率的融合拼接计算；采用神经网络拟合的方式建立最小化目标函数，采用反演或优化算法实现地层电阻率、地层介电常数和极板间隙的计算；本发明利用神经网络算法拟合正演响应函数，进而利用反演或优化算法获得地层电阻率、间隙、地层介电常数，更好地服务于油气地层解释评价。

本发明授权一种油基泥浆随钻电成像测井装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种油基泥浆随钻电成像测井方法，所基于的测井装置，包括测井仪主体10，在测井仪主体10的周向上镶嵌有电成像探头装置13，其特征在于，所述电成像探头装置13包括位于其中心位置的钮扣电极14，向外依次为屏蔽电极15和返回电极16，在钮扣电极14与屏蔽电极15之间设置有A绝缘环17，在屏蔽电极15与返回电极16之间有B绝缘环18，在返回电极16与测井仪主体10主体之间有绝缘带19，在电成像探头装置13周边的测井仪主体10上安装有稳定器20； 其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，每隔某一采样间距，油基泥浆随钻电成像测井装置对井壁地层4进行测量； 步骤B，钮扣电极14以某一频率发射A电流22，该电流穿过泥浆泥饼层21进入地层4，再次穿过泥浆泥饼层21回流到返回电极16；同时，屏蔽电极15与钮扣电极14保持等电位，发射B电流23，同样，该电流穿过泥浆泥饼层21进入地层4，再次穿过泥浆泥饼层21回流到返回电极16，B电流23对A电流22起到屏蔽作用，以确保A电流22能够更多地进入地层4； 步骤C，测量钮扣电极14发射或接收A电流22的幅度Ai和相位φi，同时测量钮扣电极14的发射电压幅度Au和相位φu或返回电极16的发射电压幅度Au和相位φu，由于钻头6的不断旋转和钻进，即可测量得到一系列的电流和电压值，通过计算得到钮扣电极14的测量阻抗幅度Az和相位φz，即 1 2 步骤D，建立钮扣电极14测量阻抗的数学模型，即 3 其中，Az、φz是钮扣电极14测量阻抗幅度和相位，G表示电成像探头装置13的几何响应，当电成像探头装置13的结构尺寸确定时，G保持不变；f表示发射B电流23的频率组合，一般包括2组以上的频率，在进行随钻测井操作时，已确定f中频率的数量和大小，Rm是井筒7中的油基泥浆电阻率，是井筒7中的油基泥浆介电常数，sd是钮扣电极14与地层4之间的间距，Rt是地层4的电阻率，是地层4的介电常数；F表示描述测量过程的非线性函数； 步骤E，采用数值模拟方法，建立无井筒的均质地层模型，并确定地层电阻率Rt和介电常数，利用电成像探头装置13测量该均质地层模型，得到测量阻抗幅度Az和相位φz，根据测量阻抗幅度Az、相位φz和已确定的地层电阻率和介电常数，通过刻度得到仪器常数 步骤F，采用个频率值，并引入+1个从小到大排列的电阻率阈值点thii=1,2，…，+1，计算各个频率下的钮扣电极14的测量阻抗实部ri对应的电阻率ri以及在最低频率下的阻抗率幅度a1，其中测量阻抗实部ri对应的电阻率ri采用如下公式计算，即 4 采用如下公式计算阻抗率，即 5 采用如下策略进行地层电阻率的融合处理，即 ①在区间[min,th1]中，利用最高频率对应的电阻率ri表征地层电阻率变化，其中，min是地层电阻率的最小值； ②在区间[th1,th2]中，利用次高频率对应的电阻率ri表征地层电阻率变化； ③在区间[th2,th3]中，利用第三高频率对应的电阻率ri表征地层电阻率变化； ④以此类推，直到在区间[th,n+1,Rmax]中，利用最低频率对应的阻抗率的幅度表征地层电阻率变化，其中，Rmax是地层电阻率的最大值； 依次执行融合处理步骤①—④，即可实现全范围地层电阻率的融合处理； 步骤G，建立测井响应正演流程图，从左到右，采用的频率值逐渐增大，在每一个频率值上建立泥浆面，泥浆面的横纵坐标分别为泥浆电阻率Rm，泥浆介电常数，取值个数分别为m1、m2，这样得到了m1×m2个泥浆点，在每一个泥浆点，建立三维坐标系，坐标轴分别为间隙sd、地层电阻率Rt、地层介电常数，三者取值个数分别为m3、m4、m5，这样在每一个泥浆点上建立了包含m3×m4×m5个数据点的三维网格体，针对每一个三维网格体，利用步骤E的数值模拟方法批量开展测井响应正演计算，得到对应的三维阻抗幅度数据体和三维阻抗相位数据体； 步骤H，建立泥浆参数的确定方法，在随钻测井操作时，当测井仪主体10经过套管8，电成像探头装置13在各个频率点上发射电流信号，同时采集电压、电流的幅度和相位信号，计算出此时的测量阻抗的幅度Az和相位φz，利用测量阻抗计算泥浆电阻率和泥浆介电常数，即 7 8 其中，ω是发射电流的角频率，满足ω=2πf； 步骤I，在确定各个频率下的泥浆电阻率和介电常数之后，选择对应的测量阻抗幅度和相位正演数据体，以及对应划分的地层电阻率Rt、间隙sd和地层介电常数εf数据，采用机器学习算法，包括单层或多层神经网络，将正演数据体对应的地层电阻率Rt、间隙sd和地层介电常数εf作为输入，测量阻抗幅度Az和相位φz分别作为输出或二者一起作为输出，通过设置隐藏层神经元个数、层数，输入层到隐藏层、隐藏层到输出层以及隐藏层之间的激活函数，不断迭代优化，获得最优的神经网络模型，从最优的神经网络模型中提取各层之间连接的权值、阈值，以及神经元激活函数，组成显示拟合函数表达式和，或，即 9 10 或 11 步骤J，在获得各个频率下的测量阻抗幅度Az和相位φz的拟合函数之后，为了求取地层电阻率Rt、间隙sd和地层介电常数εf，构建最小化目标函数： 12 其中，向量x由间隙、各个频率下的地层电阻率Rt和地层介电常数εf组成，为待求取值；是步骤G中得到的拟合函数h、g或者k的组合形式，向量由实际测量数据中多个频率下电成像探头装置13的阻抗幅度和相位组成，为实际参考值，向量xp为在优化迭代过程中，上一次迭代完成后的向量x值，为参考值；Wd、Wp为预设的权值矩阵，用于调节中各个差值部分的影响大小，是预设的正则化系数；采用高斯-牛顿迭代算法、粒子群优化算法或二者的组合形式实现函数的优化迭代过程；当tol，tol为预设的误差阈值，或者当达到最大迭代次数，此时的向量x即为最优解，完成地层电阻率Rt、间隙sd和地层介电常数εf的计算； 步骤K，基于以上步骤，逐个计算出电成像探头装置13的测量阻抗幅度和相位对应的地层电阻率、间隙和地层介电常数,根据测井仪主体10的钻进速度和旋转角速度，对计算数据进行图像生成和显示处理，即可得到井壁地层的地层电阻率图像、间隙图像和地层介电常数图像。

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