一種用于測井數據抗差處理的穩健估計算法研究

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在油井測斜過程中，井眼軌跡位置參數的確定與描述為復現井眼軌跡提供了最直接有效的方法。為了能夠精確地描述井眼軌跡的空間形狀，必須要得到足夠多的合理數據。但是，在測斜過程中，由于井下環境的干擾和傳感器的偶然跳動等不確定因素的影響，實測數據中可能出現不合理的跳點，稱之為粗差或野值。含有粗差的測斜數據不僅會降低數據的可信度，而且在其后續處理中會嚴重影響處理結果的質量，甚至得出錯誤的結論。因此，需要對測斜數據粗差進行識別、剔除與補正。由于測斜數據是時間序列，可以采用廣義卡爾曼濾波、偏最小二乘法、復合濾波等方法預測下一個觀測值，并求其殘差來識別粗差，也可以利用小波分析等方法來處理。但上述方法需要預先建立動力學方程組或計算復雜度過大，不適合在測斜數據預處理階段使用。針對以上情況，本文以基于光纖陀螺的慣性技術測斜儀為工程背景，對所測得的井眼軌跡數據進行分析，運用穩健估計的思想，通過探討和對比測量界常用的Huber法、Hampel法、丹麥法以及IGG法的處理效果和運行效率，并在VC環境下進行仿真，據此確立一種適用于測井數據抗粗差的穩健估計方法，該方法不僅能有效降低粗差對數據的干擾，還能實現誤差補償，從而正確體現測斜儀器的精度。