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提高自然伽马测井曲线分辨率技术研究的中期报告 一、研究背景 自然伽马测井是一种通过探测地层中天然放射性元素所发射的伽马射线来研究地下层序和储层性质的技术。自然伽马测井曲线在沉积岩层中常用于识别较浅的砂岩和泥岩层。然而，存在着伽马能量分辨率粗糙的问题，导致两种类型的矿物质或层序分辨率较低，甚至无法区分。因此，提高自然伽马测井曲线分辨率具有重要意义。 二、研究目的 本研究旨在提高自然伽马测井曲线分辨率，实现高分辨率对砂岩和泥岩层的区分，并探讨新型仪器设备和数据处理方法的应用。 三、研究内容 1. 仪器设备升级改造：目前常用的自然伽马测井探头通常只测量1英寸深度的伽马射线，新型探头加入对不同深度伽马量的测量能力，可以提高曲线采样率和层序分辨率。 2. 数据处理方法优化：传统的伽马能谱分析法有着分辨率较低的问题，本研究采用卷积神经网络（CNN）方法对伽马射线能谱进行处理，提高曲线分辨率和准确度。 3. 实验验证和数据分析：在试油气田典型井位进行自然伽马测井实验，对比分析新型探头及数据处理方法所得曲线与传统曲线的差异，发现新型探头及CNN方法对区分砂岩和泥岩层有显著提升。 四、研究意义 通过提高自然伽马测井曲线分辨率，可以更准确地区分砂岩和泥岩层，为沉积构造研究和油气勘探提供更高效准确的数据支持。此外，本研究采用的新型探头和数据处理方法也有望应用于其他地质调查和探测领域。 五、研究展望 本研究尚需进一步完善试验设计和数据处理方法，扩大样本量和覆盖范围，进一步验证所得结论的普适性和可靠性。同时，也有望与其他地质和勘探技术相结合，拓展应用领域和提高精度。