EA013384B1 - Method for coherence-filtering of acoustic array signal - Google Patents

Abstract

A method waveform processing technique utilizing signal coherence of the array data for processing signals having poor signal-to-noise ratio. Raw waveform data is first transformed into f-k (frequency-wave number) domain. A coherence function is then calculated and convolved with the data in the f-k domain, which effectively suppresses non-coherent signals in the data. For the remaining coherent data, the unwanted part is muted and the wanted part is retained and inverse-transformed to yield the coherence-filtered array waveform data. After this processing, small signals that are hidden in the original data are extracted with much enhanced coherence. Subsequent processing of the data yields reliable information about formation acoustic property

Description

Предпосылки создания изобретения Область техники, к которой относится изобретениеBACKGROUND OF THE INVENTION Field of the Invention

Настоящее изобретение относится к способу и системе фильтрации параметров сигнала. Более точно, настоящее изобретение относится к способу и системе анализа параметров сигнала, зарегистрированных группой приемников, определения функции когерентности принимаемых данных и фильтрации принимаемых исходных данных с помощью функции когерентности.The present invention relates to a method and system for filtering signal parameters. More specifically, the present invention relates to a method and system for analyzing signal parameters recorded by a group of receivers, determining a coherence function of received data, and filtering received source data using a coherence function.

Уровень техникиState of the art

Для сбора большого числа данных используют группы приемников, т.е. набор из нескольких устройств регистрации данных в одной точке. Примеры групп приемников для сбора данных включают группы радаров, сейсмоприемников, гидроакустических станций, радиоволновых приемников и многие другие. Часто данные, принимаемые и регистрируемые такими группами, могут включать нежелательные сигналы, которые смешиваются с искомыми данными и искажают окончательно зарегистрированные данные, из-за чего получают искаженные результаты. Кроме того, в случае использования группы устройств регистрации данных особое значение имеет интервал времени между сигналами отдельных устройств регистрации данных. Несмотря на возможность обработки и фильтрации регистрируемых данных с целью удаления шума и извлечения информации из интервала времени, все же существует возможность существенного усовершенствования обработки таких данных.To collect a large amount of data, groups of receivers are used, i.e. a set of several data logging devices at one point. Examples of receiver groups for data collection include radar groups, geophones, sonar stations, radio wave receivers, and many others. Often, data received and recorded by such groups can include unwanted signals that mix with the desired data and distort the final recorded data, resulting in distorted results. In addition, when using a group of data recording devices, the time interval between the signals of the individual data recording devices is of particular importance. Despite the possibility of processing and filtering the recorded data in order to remove noise and extract information from the time interval, there is still the possibility of a significant improvement in the processing of such data.

При акустическом каротаже толщи горных пород акустические сигналы, проходящие через толщу пород, часто засоряются другими акустическими волнами, имеющими другой путь распространения. Например, при каротаже в процессе бурения акустические волны могут распространяться по корпусу бурового инструмента (утяжеленной бурильной трубы) и создавать значительные помехи для полезных сигналов от пласта. При каротаже в обсаженном стволе скважины распространение акустических волн по обсадным трубам может стать существенным, если обсадные трубы слабо сцеплены цементом со стенками скважины. Кроме того, это распространение волн может стать чрезмерно сильным при отсоединении обсадных труб от цемента, т.е. в ситуации незацементированных труб (ТиЬшап, К.М., Скепд, С.Н. и Тогкох. М.К, 1984, 8уп1йейс Ги11-\уауеГопп асоикйс 1одк ίη сакеб Ьогеко1ек, II - Роог1у Вопбеб Сакшд, Сеоркукюк, 51, 902, 913). В последнем случае крайне сложно осуществлять обработку акустических сигналов с целью определения свойств пласта, поскольку полезные сигналы от пласта почти неразличимы в присутствии преобладающих волн, которые распространяются по обсадным трубам. С учетом того, что существующие скважин обсажены, и часто требуется определять акустические свойства через обсадные трубы, по-прежнему обычным способом осуществляют акустический каротаж в обсаженном стволе скважины, так как при хорошем сцеплении обсадных труб с пластом можно определить свойства пласта (Тапд, Х.М. и Скепд, С.Н., 2004, ЦиаШйаЙуе Воге1ю1е Асоикйс МеЛобк, Е1екеу1ег). Вместе с тем, когда обсадные трубы слабо сцеплены или отсоединены, от зарегистрированных данных часто отказываются из-за помех вследствие волн, распространяющихся по обсадным трубам.In acoustic logging of rock masses, acoustic signals passing through the rock mass are often clogged by other acoustic waves having a different propagation path. For example, when logging while drilling, acoustic waves can propagate through the body of the drilling tool (drill collar) and cause significant interference to useful signals from the formation. When logging in a cased hole, the propagation of acoustic waves through the casing can become significant if the casing is loosely cemented to the walls of the well. In addition, this wave propagation can become excessively strong when the casing is disconnected from the cement, i.e. in a situation of uncemented pipes (Tybshap, K.M., Skepd, S.N. and Togkokh. M.K., 1984, 8up1eys Gi11- \ uaueGopp asoikis 1odk ίη sakeb Logekoek, II - Roog1u Vopbeb Sakshd, Seorkukyuk, 51, 51 913). In the latter case, it is extremely difficult to process the acoustic signals in order to determine the properties of the formation, since the useful signals from the formation are almost indistinguishable in the presence of the prevailing waves that propagate through the casing. Given that existing wells are cased, and it is often required to determine acoustic properties through casing, acoustic logging is still carried out in the cased wellbore in the usual way, since with good adhesion of casing to the formation it is possible to determine the properties of the formation (Tapd, X. M. and Skepd, S.N., 2004, TsiaShyaYue Voge1u1e Asoikis MeLobk, E1ekeu1eg). However, when the casing is loosely coupled or disconnected, recorded data is often discarded due to interference due to waves propagating through the casing.

Поскольку существует потребность в определении акустических свойств толщи пород через слабо сцепленные со стенками скважины/отсоединенные обсадные трубы, были испытаны различные способы обработки акустических данных, регистрируемых в этих условиях. Как правило, к данным непосредственно применяют обычный метод сходства и обнаруживают на коррелограмме сходства небольшие события, сопутствующие поступлению сигналов от пласта. Данный метод часто дает сбои, поскольку полезные сигналы от пласта, хотя теоретически они и существуют, являются слабыми по сравнению с сильными сигналами от обсадных труб, из-за чего их сложно отделить от шумов. Для повышения разрешающей способности полезного сигнала от пласта на коррелограмме также применялся метод максимального правдоподобия (В1оск, Ь.У., Скепд, С.Н. и Пискетойй, С.Ь., 1986, Уе1осйу Апа1укщ оГ Ми1й-гесе1уег Еи11 ХУауеГогт Асоикйс Ьоддшд Эа1а ш Ореп апб Сакеб Но1ек, 56'¹' Апп. 1п1егпа1. М1д.; 8ос. оГ Ехр1. Сеоркук., 8еккюп: ВНС2.5). Вместе с тем, из-за разности амплитуд полезного сигнала от пласта и сигнала от обсадных труб повышенная разрешающая способность не особенно помогает при обработке низкокогерентного полезного сигнала от пласта с плохим отношением сигнал-шум.Since there is a need to determine the acoustic properties of the rock stratum through loosely coupled boreholes / disconnected casing pipes, various methods have been tested for processing acoustic data recorded under these conditions. As a rule, the usual similarity method is directly applied to the data and small events accompanying the arrival of signals from the reservoir are detected on the correlationogram of similarity. This method often fails because useful signals from the formation, although theoretically they exist, are weak compared to strong signals from the casing, which makes it difficult to separate them from noise. To increase the resolution of the useful signal from the formation on the correlogram, the maximum likelihood method was also used (Blosk, LU, Skepd, S.N. and Pisketoyy, S.L., 1986, Ulosyu Apalukshg Mi1y-gesuyuyu11 w Orep apb Sakeb No1ek, 56 ' ¹ ' App. 1p1egpa1. M1d; 8 ° OG Exp1. Seorkuk., 8kkup: VNS2.5). However, due to the difference in the amplitudes of the useful signal from the formation and the signal from the casing, the increased resolution does not particularly help when processing a low coherent useful signal from the formation with a poor signal-to-noise ratio.

Существует потребность в подавлении сильного сигнала от обсадных труб и повышения когерентности полезного сигнала от пласта, для чего был создан способ вычитания форм сигналов с целью подавления сигналов от обсадных труб (Уа1его, Н., 8ке1!оп, О., А1те1ба, М., 81аттеуег, I. и Отегоб, М., 2003, Ргосеккшд оГ Мопоро1ек 8ошс ХУауеГогт Ткгоидк Сакеб Но1е, 73'¹' Апп. 1п1егпа1. М1д.; 8ос. о£ Ехр1. Сеор1ук., 285-288). Путем изоляции части волн от обсадных труб, предшествующих поступлению сигнала от пласта, и вычитания волн из данных повышают когерентность полезного сигнала от пласта, благодаря чему сигнал может быть выделен при обработке методом сходства. Вместе с тем, как указано у Уате1о и др. (2003), способ не действует при взаимном наложении сигнала от обсадных труб и полезного сигнала от пласта во времени. Таким образом, существует потребность в устройстве и способе обработки параметров сигнала и эффективной фильтрации нежелательных частей обнаруженного сигнала.There is a need to suppress a strong signal from casing pipes and increase the coherence of a useful signal from a formation, for which a method was developed for subtracting waveforms to suppress signals from casing pipes (Wa1ego, N., 8ke1! Op, O., A1te1ba, M., 81attheueg, I. and Otegob, M., 2003, Prosecutor's Office Moporoek 8os HUaueGogt Tkoidid Sakeb Ho1e, 73 ' ¹ ' App. 1p1egpa1. M1d .; 8oc. O £ Exp1. Seor1uk., 285-288). By isolating part of the waves from the casing prior to the arrival of the signal from the formation, and subtracting the waves from the data, the coherence of the useful signal from the formation increases, so that the signal can be extracted during similarity processing. However, as indicated by Uate1o et al. (2003), the method does not work when the signal from the casing and the useful signal from the formation overlap in time. Thus, there is a need for an apparatus and method for processing signal parameters and effectively filtering out unwanted parts of a detected signal.

- 1 013384- 1 013384

Краткое изложение сущности изобретенияSummary of the invention

В изобретении предложен способ обработки формы сигнала, в котором для обработки сигналов с плохим отношением сигнал-шум используют когерентность сигналов массива данных. Исходные параметры формы сигнала сначала преобразуют в ί-к (частотно-волновочисленную) область. Затем вычисляют функцию когерентности и осуществляют свертку с помощью данных в ί-к области, за счет чего в данных эффективно подавляют некогерентные сигналы. У остающихся когерентных данных подавляют нежелательную часть, а искомую часть сохраняют и подвергают обратному преобразованию с целью получения когерентно отфильтрованного массива параметров формы сигнала. После этой обработки слабые сигналы, скрытые в исходных данных, извлекают со значительно повышенной когерентностью. В результате последующей обработки данных получают надежную информацию об акустических свойствах толщи пород.The invention provides a method for processing a waveform in which the coherence of signals from a data array is used to process signals with a poor signal-to-noise ratio. The initial parameters of the waveform are first converted into the ί-k (frequency-wavelength) region. Then, the coherence function is calculated and convolution is carried out using data in the ί-region, due to which incoherent signals are effectively suppressed in the data. For the remaining coherent data, the unwanted part is suppressed, and the desired part is saved and subjected to inverse transformation in order to obtain a coherently filtered array of waveform parameters. After this processing, weak signals hidden in the source data are extracted with significantly increased coherence. As a result of subsequent data processing, reliable information is obtained about the acoustic properties of the rock mass.

В настоящем изобретении предложен способ обработки параметров сигнала, в котором определяют параметры сигнала, определяют функцию когерентности, связанную с параметрами сигнала, и фильтруют параметры сигнала с помощью функции когерентности, в результате чего получают когерентно отфильтрованные данные. Параметры сигнала среди прочих данных включают скважинные данные акустических исследований в скважинах. Фильтрация согласно предложенному в настоящем изобретении способу может осуществляться в частотно-волновочисленной области. Способ может дополнительно включать стадию, на которой подавляют нежелательные сигналы из когерентно отфильтрованных волновых параметров, а также необязательно дополнительно преобразуют когерентно отфильтрованные волновые параметры во временную область. На стадии определения параметров сигнала в обсадных трубах скважины создают сейсмический сигнал и регистрируют образующуюся волну, распространяющуюся по обсадным трубам. Параметры сигнала могут включать массив распространяющихся колебательных сигналов.The present invention provides a method for processing signal parameters, in which the signal parameters are determined, the coherence function associated with the signal parameters is determined, and the signal parameters are filtered using the coherence function, as a result of which coherently filtered data is obtained. Signal parameters, among other data, include borehole acoustic research data in wells. Filtering according to the method proposed in the present invention can be carried out in the frequency-wave region. The method may further include the step of suppressing unwanted signals from coherently filtered wave parameters, and optionally further converting coherently filtered wave parameters to a time domain. At the stage of determining the signal parameters in the casing of the well, a seismic signal is generated and the generated wave propagating through the casing is recorded. Signal parameters may include an array of propagating oscillatory signals.

В соответствии с предложенным способом когерентно отфильтрованные волновые параметры Х_сй1(к, ω) могут быть определены с помощью следующего уравнения:In accordance with the proposed method, coherently filtered wave parameters X _with d1 (k, ω) can be determined using the following equation:

Х_с/ц(к, (о) = Х(к, (ΰ) сок(к, ω)X _s / c (k, (o) = X (k, (ΰ) juice (k, ω)

В уравнении со11(к. ω) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, а Х(к, ω) означает параметры сигнала.In the equation, co11 (K. ω) means the coherence function of one or more wave modes, and X (k, ω) means the signal parameters.

В настоящем изобретении также предложена система анализа данных, включающая группу преобразователей и процессор данных, который связан с ней. Группа способна принимать исходные данные, которые поступают в процессор, а процессор вычисляет функцию когерентности, соответствующую исходным данным, и с помощью функции когерентности фильтрует исходные данные с целью получения когерентно отфильтрованных данных. Система анализа данных необязательно включает скважинный прибор, на котором установлена группа. Система анализа данных может дополнительно включать передвижную каротажную станцию, связанную со скважинным прибором. Процессор необязательно может находиться в передвижной каротажной станции и быть связанным с ней. Группа преобразователей системы анализа данных может включать наземный прибор. Наземным прибором может необязательно являться акселерометр. В качестве альтернативы, система анализа данных может дополнительно включать систему бурения с бурильной колонной и буровым долотом. Группа преобразователей может быть установлена на бурильной колонне или необязательно на буровом долоте.The present invention also provides a data analysis system including a group of converters and a data processor that is associated with it. The group is able to receive the source data that is supplied to the processor, and the processor calculates the coherence function corresponding to the source data, and using the coherence function filters the source data in order to obtain coherently filtered data. The data analysis system does not necessarily include a downhole tool on which the group is installed. The data analysis system may further include a mobile logging station associated with the downhole tool. The processor may optionally reside in and be associated with a mobile logging station. The group of converters of the data analysis system may include a ground-based instrument. The ground device may optionally be an accelerometer. Alternatively, the data analysis system may further include a drillstring and drill bit drilling system. A group of transducers can be mounted on a drill string or optionally on a drill bit.

Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings

Ниже изобретение более подробно рассмотрено со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых показано на фиг. 1 - блок-схема варианта осуществления способа фильтрации исходных данных, на фиг. 2А - сбор параметров сигнала во временной области, зарегистрированных группой устройств регистрации, на фиг. 2Б - исходные данные, преобразованные в ί-к плоскость, на фиг. 2В - отфильтрованные данные ί-к плоскости, на фиг. 2Г - свернутые ί-к данные, показанные на фиг. 2Б и 2В, на фиг. 2Д - когерентно отфильтрованные данные во временной области, на фиг. ЗА - модель с незацементированными обсадными трубами, на фиг. ЗБ - отображение моделируемых данных, на фиг. ЗВ - график результатов прямого вычисления сходства, осуществленного в отношении данных, показанных на фиг. ЗБ, на фиг. ЗГ - ί-к спектр когерентно отфильтрованного полезного сигнала от пласта при диапазоне обратных величин скорости распространения продольной волны, показанном на фиг. ЗБ, на фиг. 3 Д - графики обратного ί-к преобразования показанных на фиг. ЗГ данных, на фиг. ЗЕ - график вычисления сходства показанных на фиг. З Д отфильтрованных данных, на фиг. 4 - сравнение исходных и отфильтрованных акустических данных каротажа в обсаженной скважине, на фиг. 5 - сравнение исходных данных и отфильтрованных данных в сочетании с коррелограммой,Below the invention is described in more detail with reference to the accompanying drawings, in which is shown in FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of a method for filtering raw data; FIG. 2A is a collection of signal parameters in the time domain registered by a group of recording devices, in FIG. 2B is the source data converted into the K-plane, in FIG. 2B is the filtered data ί-to the plane, in FIG. 2G - folded S-k data shown in FIG. 2B and 2B, in FIG. 2D - coherently filtered data in the time domain, in FIG. ZA - model with uncemented casing pipes, in FIG. ST - display of simulated data, in FIG. SV is a graph of the results of a direct similarity calculation performed with respect to the data shown in FIG. ST, in FIG. ЗГ - ί-к spectrum of coherently filtered useful signal from the formation at the range of inverse values of the longitudinal wave propagation velocity shown in FIG. ST, in FIG. 3 D are graphs of the inverse преобразования-k transformation shown in FIG. 3D data, in FIG. ZE is a graph for calculating the similarity shown in FIG. H D filtered data, in FIG. 4 is a comparison of the initial and filtered acoustic logging data in a cased well; FIG. 5 - comparison of the source data and the filtered data in combination with correlogram,

- 2 013384 на фиг. 6 - вариант осуществления системы сбора данных, применимой в предложенном в настоящем изобретении способе, на фиг. 7 - альтернативный вариант осуществления системы сбора данных, применимой в предложенном в настоящем изобретении способе.- 2 013384 in FIG. 6 is an embodiment of a data acquisition system applicable to the method of the present invention; FIG. 7 is an alternative embodiment of a data collection system applicable to the method of the present invention.

Подробное описаниеDetailed description

В настоящем изобретении предложен способ обработки сигналов, которые могут иметь плохое отношение сигнал-шум. Это необходимо для того, чтобы из сигналов можно было извлечь полезную информацию, которую обычные средства в противном случае сочли бы непригодной для использования. Несмотря на общую распространенность данной ситуации, сигналы с плохим отношением сигнал-шум часто встречаются при акустическом каротаже. Например, от данных акустического каротажа в обсаженной скважине с незацементированными обсадными трубами часто отказываются, поскольку полезные сигналы от пласта обычно неразличимы из-за присутствия преобладающих сигналов от обсадных труб. Применение предложенного способа не ограничено областью акустического каротажа, он может применяться в целом в отношении любых массивов данных, включающих распространение колебательных сигналов. Массив данных колебательных сигналов может включать, например, сейсмические волны, регистрируемые на различных уровнях глубины при работах методом вертикального сейсмического профилирования (ВСП), или сейсмические волны, регистрируемые группой сейсмоприемников при ведении наземной сейсморазведки. В случае сейсмологии землетрясений сигналами могут являться генерируемые землетрясением сейсмические волны, регистрируемые различными станциями/обсерваториями. Помимо упругих/сейсмических волн колебательные сигналы также могут представлять собой электромагнитные волны, регистрируемые матрицей датчиков, например волны радиолокационных установок, регистрируемые антенной решеткой.The present invention provides a method for processing signals that may have a poor signal to noise ratio. This is necessary so that useful information can be extracted from the signals, which otherwise would otherwise be considered unsuitable for use. Despite the general prevalence of this situation, signals with a poor signal-to-noise ratio are often encountered with acoustic logging. For example, acoustic logging data in a cased well with uncemented casing is often discarded, since useful formation signals are usually indistinguishable due to the presence of predominant casing signals. The application of the proposed method is not limited to the field of acoustic logging, it can be applied in general to any data arrays, including the propagation of vibrational signals. The data array of vibrational signals may include, for example, seismic waves recorded at various depth levels during vertical seismic profiling (VSP), or seismic waves recorded by a group of seismic receivers during ground-based seismic surveys. In the case of earthquake seismology, the signals can be earthquake-generated seismic waves recorded by various stations / observatories. In addition to elastic / seismic waves, the vibrational signals can also be electromagnetic waves detected by a sensor array, for example, waves of radar systems detected by an antenna array.

Описанный в изобретении метод когерентной фильтрации значительно улучшает положение, связанное с плохим отношением сигнал-шум. Этот метод весьма успешно применялся в различных сложных условиях, в особенности, при акустическом каротаже в обсаженном стволе скважины. В случае каротажа в обсаженном стволе скважины когерентная фильтрация превосходит другие известные методы. Описанный в изобретении метод обработки позволяет определять свойства толщи пород через слабо сцепленные со стенками скважины обсадные трубы, которые невозможно определить обычными методами. Предложенный в изобретении метод нашел ряд важных применений при обработке данных акустического каротажа. Например, он весьма успешно применялся для обработки данных акустического каротажа в обсаженном стволе скважины в условиях слабо сцепленных со стенками скважины обсадных труб, а также продемонстрировал свою эффективность при подавлении влияния волн от зонда при обработке данных акустического каротажа в процессе бурения.The coherent filtering method described in the invention significantly improves the position associated with a poor signal-to-noise ratio. This method has been used very successfully in various difficult conditions, in particular, with acoustic logging in a cased wellbore. In the case of cased logging, coherent filtration is superior to other known methods. The processing method described in the invention makes it possible to determine the properties of the rock stratum through casing, weakly coupled to the walls of the well, which cannot be determined by conventional methods. The method proposed in the invention has found a number of important applications in the processing of acoustic logging data. For example, it has been very successfully used to process acoustic logging data in a cased hole in a casing that is poorly coupled to the walls of the wellbore, and has also been shown to be effective in suppressing the influence of waves from the probe when processing acoustic logging data during drilling.

В настоящем изобретении описан метод когерентной фильтрации с целью значительного повышения когерентности вступлений сигналов. Данный метод является особо выгодным при регистрации сигналов группой приемников акустического зонда, когда сигналы замаскированы другими преобладающими волнами или шумами и вследствие этого имеют плохое отношение сигнал-шум. Процесс фильтрации осуществляют в частотно-волновочисленной (известной как £-к) области. При этом используют фильтр когерентности, созданный на основе функции когерентности массива параметров волн. Путем фильтрации данных с помощью фильтра подавляют некогерентные шумы и повышают когерентность искомого сигнала(ов), который может быть затем выделен путем приглушения нежелательных (некогерентных) сигналов или пропускания искомого сигнала(ов) в £-к область.The present invention describes a coherent filtering method to significantly increase the coherence of signal arrivals. This method is especially advantageous when registering signals with a group of receivers of an acoustic probe, when the signals are masked by other prevailing waves or noise and, as a result, have a poor signal-to-noise ratio. The filtering process is carried out in the frequency-wavelength (known as £ -k) region. In this case, a coherence filter is used, created on the basis of the coherence function of the array of wave parameters. By filtering the data using a filter, they suppress incoherent noise and increase the coherence of the desired signal (s), which can then be extracted by muting unwanted (incoherent) signals or by passing the desired signal (s) into the £ -k region.

На показанной на фиг. 1 блок-схеме проиллюстрирован вариант осуществления настоящего изобретения, относящийся к обработке принимаемых в стволе скважине акустических сигналов. В современном акустическом скважинном каротаже с помощью группы приемников, равномерно распределенных по оси ζ ствола скважины, регистрируют временную последовательность акустических волн Х(1), в которой I означает время (шаг 100). Параметры волн, по существу, представляют собой двухмерную функцию ζ и 1, обозначаемую как Χ(ζ, I). Осуществляют следующее двухмерное преобразование Фурье, известное как £к преобразование данных:In the embodiment shown in FIG. 1, a block diagram illustrates an embodiment of the present invention related to processing acoustic signals received in a wellbore. In a modern acoustic borehole logging using a group of receivers uniformly distributed along the ζ axis of the wellbore, record the temporal sequence of acoustic waves X (1), in which I means time (step 100). The wave parameters are essentially a two-dimensional function ζ and 1, denoted by Χ (ζ, I). Carry out the following two-dimensional Fourier transform, known as £ k data transformation:

Χ(Ι^,ω) (1) где ω=2π£ означает угловую частоту, а к означает осевое волновое число.Χ (Ι ^, ω) (1) where ω = 2π £ means the angular frequency, and k means the axial wave number.

Весьма полезным свойством £-к преобразования является то, что линейное приращение обратной величины скорости распространения колебательного сигнала в ζ-ΐ области соответствует линейному тренду энергии волны, которая может быть прослежена до центра £-к плоскости, где к и £ соответственно означают вертикальную и горизонтальную координаты прямоугольной системы координат в £-к плоскости. Это свойство позволяет определить границы характеристик приращения и дисперсии (т.е. изменения обратной величины скорости распространения волны, или скорости распространения волны с изменением частоты) параметров форм сигналов в группе приемников.A very useful property of the--k transformation is that a linear increment of the reciprocal of the speed of propagation of the vibrational signal in the ζ-ΐ region corresponds to a linear trend in the wave energy, which can be traced to the center of the--k plane, where k and соответственно respectively mean vertical and horizontal coordinates of a rectangular coordinate system in the £ -c plane. This property allows you to determine the boundaries of the characteristics of the increment and dispersion (i.e., changes in the reciprocal of the wave propagation velocity, or wave propagation velocity with a change in frequency) of the waveform parameters in the group of receivers.

Следует отметить, что несмотря на широкое применение метода £-к для обработки сейсмических данных, он имеет ряд серьезных недостатков при обработке данных акустического каротажа (ΥίΙιηηζ, О., 1987, Беышс Эа1а Ргосекйид, Бос. О£ Ехр1. Сеорйук. 526). Этот метод редко применяют в отношенииIt should be noted that in spite of the widespread use of the £ -k method for processing seismic data, it has a number of serious drawbacks in the processing of acoustic logging data (ΥίΙιηηζ, O., 1987, Beysh Ea1a Rgosekyid, Bos. O £ Exp1. Seoryuk. 526). This method is rarely used in relation to

- 3 013384 обычного массива данных акустического каротажа на кабеле или в процессе бурения, поскольку данные имеют избыточную дискретизацию во времени, но разреженную дискретизацию в пространстве. Число N приемников в группе обычно равно восьми или меньше (у акустических зондов для каротажа в процессе бурения N обычно равно четырем или шести). Разреженная пространственная дискретизация и малая длина группы создают проблемы для массива акустических данных в ί-к области. Во-первых, в ί-к плоскости плотность энергии различных мод волн может быть тесно сосредоточена и размыта шумом, что затрудняет различение трендов данных у мод волн (пример этого приведен на фиг. 2Б). Это происходит вследствие того, что длина группа приемников (как правило, 3,5 фута или 1,07 м) обычно недостаточна для того, чтобы волны с различными приращениями времени были разделены во времени и пространстве.- 3 013384 a conventional array of acoustic logging data on a cable or while drilling, because the data has excessive sampling in time, but rarefied sampling in space. The number N of receivers in a group is usually eight or less (for acoustic logging probes during drilling, N is usually four or six). Sparse spatial discretization and small group lengths create problems for the array of acoustic data in the S-region. First, in the ί-plane, the energy density of various wave modes can be closely concentrated and blurred by noise, which makes it difficult to distinguish data trends from wave modes (an example of this is shown in Fig. 2B). This is due to the fact that the length of a group of receivers (usually 3.5 feet or 1.07 m) is usually insufficient to ensure that waves with different time increments are separated in time and space.

Другой проблемой, связанной с ί-к методом, является возможность существования сильных пространственных эффектов зеркальных частот у ί-к данных группы акустических приемников. Волновое число Найквиста, при превышении которого возникает эффект зеркальных частот, задано следующим уравнением:Another problem associated with the S-k method is the possibility of the existence of strong spatial effects of mirror frequencies in the S-k data of a group of acoustic receivers. The Nyquist wave number, above which the effect of mirror frequencies occurs, is given by the following equation:

кцудши ~ Т Т (2)ktsudshi ~ T T (2)

2-а в котором ά означает расстояние между приемниками. При стандартном расстоянии между приемниками 6=0.5 фута (0,1524 м), к_Хучи|л1 составляет лишь 6,26 фута. При такой малой величине к_14учш81 эффект зеркальных частот обычно возникает на более высоких частотах. Например, 10-КГц продольная волна, распространяющаяся со скоростью 8000 футов/с, имеет волновое число к=7,85 фута (>6,28 фута), в результате чего у параметров волн возникает эффект зеркальных частот. Данные, содержащие зеркальные частоты, могут перекрывать сосредоточенные/размытые шумом ί-к данные, что усугубляет проблему.2-a in which ά means the distance between the receivers. With a standard distance between receivers of 6 = 0.5 feet (0.1524 m), to _{Khuchi | l1} is only 6.26 feet. With such a small value to effect _14uchsh81 aliasing generally occurs at higher frequencies. For example, a 10-kHz longitudinal wave propagating at a speed of 8000 ft / s has a wave number of k = 7.85 feet (> 6.28 feet), resulting in a mirror-frequency effect for wave parameters. Data containing specular frequencies may overlap concentrated / blurry ί-k data, which exacerbates the problem.

Пространственные эффекты зеркальных частот моды волны могут быть ослаблены или устранены за счет применения временных сдвигов в массиве данных моды волны (шаг 102). Для колебательного сигнала с приращением обратной величины 8 скорости распространения мы используем эту величину для сдвига или продвижения вперед временной последовательности волн энного приемника группы на величину:The spatial effects of the mirror frequencies of the wave mode can be attenuated or eliminated by applying time shifts in the wave mode data array (step 102). For an oscillating signal with an increment of the reciprocal of the propagation velocity 8, we use this quantity to shift or advance the temporal sequence of waves of the nth receiver of the group by:

Αί = α(η-1)ά, (η = 1,2,Б ,Ν) (3)Αί = α (η-1) ά, (η = 1,2, B, Ν) (3)

После этого сдвинутый во времени колебательный сигнал почти не будет иметь приращения времени в группе, а за счет применения ί-к преобразования данных (шаг 106) его тренд (или контур плотности энергии) в ί-к плоскости будет иметь бесконечную крутизну. Иными словами, тренд данных будет проходить по частотной оси или очень близко в ней и, следовательно, не будет содержать зеркальных частот в ί-к плоскости.After that, the time-shifted oscillatory signal will have almost no time increment in the group, and due to the application of the ί-to data transformation (step 106), its trend (or the energy density contour) in the ί-to the plane will have infinite slope. In other words, the data trend will go along the frequency axis or very close to it and, therefore, will not contain mirror frequencies in the ί-plane.

Что касается когерентной фильтрации, этот метод разработан, чтобы лучше выявлять тренды данных в ί-к области, чем путем прямого ί-к преобразования. Математическая основа метода когерентной фильтрации заключается в приближении массива спектральных данных, получаемых путем Фурьепреобразования трасс прохождения акустических волн, на число мод волн мAs for coherent filtering, this method is designed to better identify data trends in the ί-to region than by direct ί-to transformation. The mathematical basis of the coherent filtering method is to approximate the array of spectral data obtained by Fourier transform of the transmission paths of acoustic waves by the number of wave modes m

Х_п (ω)= £, (п = 1,Б ,У), (4) р=' где М (>1) означает общее число мод волн в группе, А_р, к_Р=ш8_Р и 8_Р соответственно означают спектральную амплитуду, волновое число и обратную величину скорости р-мерной моды волны. Это приближение представляет собой довольно точное описание данных акустического каротажа, которые состоят в основном из волноводных волн в стволе скважины, таких как псевдоволны Рэлея и волны Стоунли при одноэлектродном каротаже, волны изгиба при дипольном каротаже, спиральные волн при квадрупольном каротаже и т.п. Метод приближения действует даже в отношении преломленных головных волн (продольных и поперечных или Р- и 8-волн), распространяющихся по стволу скважины, поскольку группа приемников и источник обычно разнесены по длинам волн, и амплитуда Ар волн существенно не ме няется внутри группы.X _n (ω) = £, (n = 1, B, Y), (4) p = 'where M (> 1) means the total number of wave modes in the group, A _p , k _P = w8 _P and 8 _P, respectively mean spectral amplitude, wave number and reciprocal of the velocity of the p-dimensional wave mode. This approximation is a fairly accurate description of acoustic logging data, which consists mainly of waveguide waves in the wellbore, such as Rayleigh pseudowaves and Stoneley waves with single-electrode logging, bending waves with dipole logging, spiral waves with quadrupole logging, etc. The approximation method even applies to refracted head waves (longitudinal and transverse or P and 8 waves) propagating along the wellbore, since the group of receivers and the source are usually separated by wavelengths, and the amplitude of Ap waves does not change significantly within the group.

На шаге 104 ставят вопрос, состоят ли данные из одномодовых волн или многомодовых волн. Если массив данных состоит в основном из одномодовых волн (например, при дипольном каротаже дипольная волна изгиба является единственной модой, преобладающей в данных), в ί-к области может быть построена одномодовая функция когерентности (шаг 110), заданная следующим уравнением (Тапд и Сйеид, 2004):At step 104, the question is whether the data consists of single-mode waves or multimode waves. If the data array consists mainly of single-mode waves (for example, with dipole logging, the bending dipole wave is the only mode prevailing in the data), a single-mode coherence function can be constructed in the K-region (step 110), given by the following equation (Tapd and Szeid , 2004):

(5) в котором * означает использование комплексно сопряженных величин, а IIII означает использование модуля комплексной величины внутри. Что касается данных, описываемых уравнением (4), мы видим, что,(5) in which * means the use of complex conjugate quantities, and IIII means the use of the modulus of the complex quantity inside. As for the data described by equation (4), we see that,

- 4 013384 если переменное волновое число к принимает значение к_р волнового числа моды волны, то фаза в уравнении (5) будет аннулирована, а значение функции когерентности будет доведено до максимума (значение приблизится к 1, если данные не содержат шума). Уравнение (5), по существу, представляет собой суммирование сходства/когерентности массива данных в Г-к области. Свойство функции когерентности, определяемое уравнением (5), состоит в том, что оно в основном применимо к одномодовым данным. Если данные являются многомодовыми, когерентность будет смещена в направлении доминирующей моды волны с наибольшей амплитудой или когерентностью, в результате чего влияние других мод будет преуменьшено. Тем не менее, это свойство, если его использовать соответствующим образом, способно значительно повышать когерентность заданной моды волны.- 4 013384 if the variable wave number k takes on the value k _{p of the} wave number of the wave mode, then the phase in equation (5) will be canceled, and the value of the coherence function will be maximized (the value will approach 1 if the data does not contain noise). Equation (5), essentially, is a summation of the similarity / coherence of the data array in the G-region. The property of the coherence function defined by equation (5) is that it is mainly applicable to single-mode data. If the data is multimode, the coherence will be shifted in the direction of the dominant wave mode with the largest amplitude or coherence, as a result of which the influence of other modes will be underestimated. However, this property, if used appropriately, can significantly increase the coherence of a given wave mode.

Если данные включают параметры многомодовых волн, таких как продольные, поперечные волны и волны Стоунли из стандартного набора данных одноэлектродного каротажа, получаемого в высокоскоростной толще пород, следует использовать многомодовую функцию когерентности (шаг 108).If the data includes parameters of multimode waves, such as longitudinal, transverse, and Stoneley waves from the standard single-electrode log data obtained in the high-speed rock mass, the multimode coherence function should be used (step 108).

Далее кратко описано построение этой функции. Экспоненты £ , (р=1, Ь, М) распространения М из уравнения (4) удовлетворяют следующему характеристическому полиномиальному уравнению (Тапд и Сйепд, 2004):The construction of this function is briefly described below. The exponents £, (p = 1, b, M) of the propagation of M from equation (4) satisfy the following characteristic polynomial equation (Tapd and Syepd, 2004):

а_ое'*’^ш+а|е^А'^,<м’^1>‘^/+,Ь , ам = 0, (р = 1,Ь ,Λί) (6) в котором а₀=1, остальные множители а_р (р=1, Ь, М) (отмечаем, что эти множители являются безразмерными) должны быть определены на основании массива данных. Путем объединения уравнений (4) и (6) легко показать (см. Тапд и Сйепд, 2004), что данные приемника п, описываемые уравнением (4), могут быть предсказаны путем линейного комбинирования данных других приемников согласно следующему уравнению:a _o e '*' ^w + a | e ^A ' ^{, <m} '^1>' ^/ +, b, am = 0, (p = 1, b, Λί) (6) in which a ₀ = 1, the remaining factors and _p (p = 1, b, M) (note that these factors are dimensionless) should be determined based on the data array. By combining equations (4) and (6), it is easy to show (see Tapd and Syepd, 2004) that the receiver data n described by equation (4) can be predicted by linearly combining data from other receivers according to the following equation:

мm

Χ^_ω)=~Υα_ρΧ'^ω),(λ<_η<Ν-Μ) (7) р=1Χ ^ _ω ) = ~ Υα _ρ Χ '^ ω), (λ < _η <Ν-Μ) (7) p = 1

Уравнение (7) называют прямым предсказанием, поскольку приемник, данные которого предсказывают, находится впереди приемника(ов), данные которых используют для предсказания. С целью увеличения избыточности данных используют комплексно-сопряженную величину уравнения (4) и затем объединяют с уравнением (6), чтобы получить другое предсказание мEquation (7) is called direct prediction because the receiver whose data is predicted is in front of the receiver (s) whose data is used for prediction. In order to increase data redundancy, the complex conjugate value of equation (4) is used and then combined with equation (6) to obtain another prediction m

Χη(<ο)--^α_ρΧ_η__ρ{ω), (М+1 <η<Ν) (8) р-1Χη (<ο) - ^ α _ρ Χ _η _ _ρ (ω), (M + 1 <η <Ν) (8) p-1

Уравнение (8) называют обратным предсказанием, поскольку приемник, данные которого предсказывают, находится позади приемника(ов), данные которых используют для предсказания. Затем уравнения (7) и (8) объединяют и решают одновременно с использованием метода Кумаресана/Тафтса (КТ), чтобы получить множители а_р (р=1, Ь, М); (Тийз, ЭЛУ. и Китатезап К., 1982, Езйшайоп оГ Етедиепаез оГ Ми1Ир1е 8шизо1бз: Макшд Ьшеат РгебюНоп РегГогт Ыке Мах1тит Ыкеййооб, Ргос. 1ЕЕЕ, 70, 75-89). Зная множители из уравнения (6), вместо волнового числа к_р моды волны подставляем в это уравнение переменное волновое число к и используем его для построения многомодовой функции когерентности:Equation (8) is called inverse prediction because the receiver whose data is predicted is located behind the receiver (s) whose data is used for prediction. Then, equations (7) and (8) are combined and solved simultaneously using the Coumaresan / Tufts (CT) method to obtain the factors a _p (p = 1, b, M); (Tiis, ELU. And Kitatezap K., 1982, Ezyshayop oG Yediepeez oG Mi1Ir1e 8shizo1bz: Maxd Shcheat Rgebyop RegGogt Yke Maxiitit Ikeyob, Prg. 1EEE, 70, 75-89). Knowing the factors from equation (6), instead of the wave number k _p of the wave mode, we substitute the variable wave number k into this equation and use it to construct a multimode coherence function:

Поскольку полиномиальная функция в уравнении (9) имеет такую же функциональную форму, что в уравнении (6), функция приближается к нолю, когда переменная к доходит до значения к_р одного из корней (р=1, Ь, М) из уравнения (6); в таком случае функция когерентности в уравнении (9) будет приближаться к максимальному значению, равному 1. Для остальных значений к (безразмерный) модуль функции внутри ИII является большим, а значение функции когерентности низким; функция приближается к нолю, если значение к далеко от значения к_р. Таким образом, область высоких значений функции когерентности эффективно определяет траектории/тренды когерентной части данных в Г-к плоскости, в особенности, когда данные описывают несколько мод распространения.Since the polynomial function in equation (9) has the same functional form as equation (6), the function approaches zero when the variable a reaches values to _a series of one of the roots (p = 1, L, M) from the equation (6 ); in this case, the coherence function in equation (9) will approach the maximum value equal to 1. For other values of k, the (dimensionless) modulus of the function inside II is large, and the value of the coherence function is low; the function approaches zero if the value of k is far from the value of _p . Thus, the region of high values of the coherence function effectively determines the trajectories / trends of the coherent part of the data in the G-plane, especially when the data describe several propagation modes.

Следует дать пояснения по поводу функции когерентности данных, вычисляемой согласно уравнению (5) (одномодовые данные) или уравнению (9) (многомодовые данные), в сопоставлении с плотностью данных, получаемой путем прямого Г-к преобразования (уравнение 1). Плотность данных Г-к отражает распределение энергии волн в Г-к плоскости. Вместе с тем, область с высокой плотностью энергии необязательно означает, что данные в ней являются когерентными. При сравнении функция когерентности является показателем когерентности данных в Г-к плоскости. Даже в областях данных с низкой плотностью энергии значение функции когерентности может являться достаточно значимым, если только данные в этих областях не являются когерентными (пример сравнения плотности энергии и когерентности волн приведен на фиг. 2Б и 2В). Таким образом, функция когерентности данных при сравнении с плотностью энергии способна лучше определять тренды данных в Г-к области.Clarification should be given regarding the data coherence function calculated according to equation (5) (single-mode data) or equation (9) (multimode data), in comparison with the data density obtained by direct G-to-transformation (equation 1). The density of G-k data reflects the distribution of wave energy in the G-k plane. However, a region with a high energy density does not necessarily mean that the data in it is coherent. When comparing, the coherence function is an indicator of data coherence in the G-plane. Even in data areas with a low energy density, the value of the coherence function can be quite significant, if only the data in these areas are not coherent (an example of a comparison of the energy density and wave coherence is shown in Figs. 2B and 2C). Thus, the data coherence function, when compared with the energy density, is better able to determine data trends in the G-domain.

С помощью заданной функции когерентности (одномодовые данные: уравнение (5); многомодовые данные: уравнение (9)), используемой в качестве фильтра когерентности (шаг 112), может быть осущестUsing a given coherence function (single-mode data: equation (5); multimode data: equation (9)) used as a coherence filter (step 112), it can be realized

- 5 013384 влена обработка с когерентной фильтрацией (шаг 114). В соответствии с одним из свойств (двухмерного) преобразования Фурье фильтрация или свертка данных X (ζ, ΐ) в ζ-ΐ области с помощью фильтра (фильтра когерентности) равнозначна умножению ί-к преобразованных данных Х (к, ω) на ί-к спектр фильтра в ί-к области. Таким образом, когерентно отфильтрованные параметры волн в ί-к области, обозначаемые как Хе_й1 (к, ω), просто получают согласно следующему уравнению:- 5 013384, processing with coherent filtering was performed (step 114). According to one of the properties of the (two-dimensional) Fourier transform, filtering or convolution of X (ζ, ΐ) data in the ζ-ΐ region using a filter (coherence filter) is equivalent to multiplying ί-k of the transformed X (k, ω) data by ί-k filter spectrum in the ί-to region. Therefore, coherently filtered wave parameters ί-in to a field denoted as Xe _d 1 (k, ω), just prepared according to the following equation:

Х_с/ц (к,а>) = Х(к,а)) соН(к,а>) (10)X _c / q (k, a>) = X (k, a)) coH (k, a>) (10)

Поскольку функция когерентности со11(к. ω) определяет траекторию/область мод распространения (когерентные данные) в ί-к плоскости, при умножении ί-к данных Х(к, ω) на функцию данные остаются в когерентной области, а данные за ее пределами ослабляются/приглушаются, за счет чего подавляется некогерентная (или шумовая) часть данных.Since the coherence function ω11 (c. Ω) determines the trajectory / region of propagation modes (coherent data) in the ί-plane, when multiplying the ί-data X (k, ω) by the function, the data remains in the coherent domain, and the data outside it attenuated / muffled, due to which the incoherent (or noise) part of the data is suppressed.

Остальная когерентная часть данных может быть подвергнута дополнительной обработке с целью отбрасывания/подавления нежелательных сигналов (шаг 116). Например, при акустическом каротаже в обсаженном стволе скважины преобладающие волны от обсадных труб являются высоко когерентными, и их следует подавлять, чтобы можно было уловить полезный сигнал от пласта с гораздо меньшей амплитудой. Условие отделения искомых сигналов от нежелательных сигналов заключается в том, что они должны иметь явно различающиеся величины (или обратные величины) скорости распространения. Это условие удовлетворяется в случае толщ пород с промежуточной и малой скоростями распространения. В частности, если обратная величина скорости распространения в толще пород превышает 80 цс/фут по сравнению с обычной обратной величиной скорости распространения через обсадные трубы 57 цс/фут, волны от обсадных труб могут эффективно подавляться (шаг 118).The rest of the coherent part of the data may be further processed to reject / suppress unwanted signals (step 116). For example, with acoustic logging in a cased hole, the prevailing waves from the casing are highly coherent and should be suppressed so that a useful signal from the formation with a much lower amplitude can be captured. The condition for separating the desired signals from unwanted signals is that they must have clearly different values (or reciprocal values) of the propagation velocity. This condition is satisfied in the case of rock strata with intermediate and low propagation velocities. In particular, if the reciprocal of the propagation velocity in the rock mass is greater than 80 cc / ft compared to the usual reciprocal of the propagation velocity through the casing of 57 cc / ft, waves from the casing can be effectively suppressed (step 118).

Существуют по меньшей мере два способа подавления нежелательных колебательных сигналов. Первым из них является способ отбрасывания данных, в котором используют известный метод веерной фильтрации в ί-к плоскости (например, Υί^αζ, 1987) (шаг 120). Область веерной формы ограничивают двумя (левой и правой линиями), исходящими из центра ί-к плоскости. Эта область должна охватывать тренд данных нежелательного сигнала (шаг 124). Для фильтрации волны от обсадных труб с обратной величиной скорости распространения 57 цс/фут соответствующая обратная величина скорости распространения на левой границе веера может быть установлена на уровне 57-20=цс/фут, а на правой границе - на уровне 57-20=цс/фут. Если параметры форм сигналов сдвинуты с использованием уравнения (3) (тренд данных теперь проходит по частотной оси), обратная величина скорости распространения на левой границе может быть установлена на уровне -20 цс/фут и 20 цс/фут на правой границе. Затем данные отбрасывают путем приглушения значения Х_с£₁₁(к, ω) в границах веера и тем самым подавляют нежелательный сигнал от обсадных труб.There are at least two ways to suppress unwanted vibrational signals. The first of these is a data rejection method that uses the well-known fan filtering method in the ί-plane (for example, Υί ^ αζ, 1987) (step 120). The fan-shaped region is limited by two (left and right lines) emanating from the center ί-to the plane. This area should cover the data trend of the unwanted signal (step 124). To filter the wave from the casing with an inverse propagation velocity of 57 cs / ft, the corresponding inverse of the propagation velocity on the left edge of the fan can be set at 57-20 = cs / ft, and at the right border at 57-20 = cs / foot. If the waveform parameters are shifted using equation (3) (the data trend now runs along the frequency axis), the reciprocal of the propagation velocity on the left boundary can be set at -20 cc / ft and 20 cc / ft on the right border. Then the data is discarded by dimming the value of X _c £ ₁₁ (k, ω) within the fan and thereby suppresses the unwanted signal from the casing.

Вторым способом подавления нежелательных колебательных сигналов является способ пропускания данных (шаг 122). Для него необходимо иметь приблизительную оценку обратной величины скорости распространения искомого колебательного сигнала. Во избежание возможного появления зеркальных частот искомого сигнала в ί-к области используют обратную величину скорости распространения из уравнения (3) с целью сдвига данных и затем преобразования в ί-к область. Теперь тренд данных искомого сигнала должен проходить вблизи частотной оси. Поскольку остается лишь один сигнал, для фильтрации данных в области веерной формы вокруг частотной оси может использоваться одномодовая функция когерентности (уравнение 5). Если в качестве примера использовать такую обсаженную скважину, в которой обратная величина скорости распространения волн через обсадные трубы равна 57 цс/фут, а обратная величина скорости распространения полезного сигнала от пласта равна 100 цс/фут (эта величина использована в уравнении (3) для сдвига данных), обратная величина скорости распространения на левой и правой границах веера может быть установлена соответственно на уровне -30 цс/фут и 30 цс/фут. После выполнения операции с использованием уравнения (10) данные Х_сй₁(к, ω) в границах веера в основном содержат только один сигнал, а когерентность сигнала должна быть значительно выше. Затем данные пропускают в веер, приглушают данные за границами веера и получают искомый сигнал.A second way to suppress unwanted waveforms is to transmit data (step 122). For it, it is necessary to have a rough estimate of the reciprocal of the propagation velocity of the desired vibrational signal. In order to avoid the possible occurrence of specular frequencies of the desired signal in the S-region, the reciprocal of the propagation velocity from equation (3) is used to shift the data and then convert to the S-region. Now the data trend of the desired signal should be near the frequency axis. Since there is only one signal left, a single-mode coherence function can be used to filter data in the fan-shaped region around the frequency axis (equation 5). If as an example we use a cased hole in which the reciprocal of the wave propagation velocity through the casing is 57 cc / ft, and the reciprocal of the useful signal propagation velocity from the formation is 100 cc / ft (this value was used in equation (3) for shear data), the reciprocal of the propagation velocity on the left and right boundaries of the fan can be set respectively at -30 cc / ft and 30 cc / ft. After performing the operation using equation (10), the data X _with d ₁ (k, ω) within the boundaries of the fan mainly contain only one signal, and the coherence of the signal should be much higher. Then the data is passed into the fan, the data is muffled beyond the boundaries of the fan, and the desired signal is received.

Когерентно отфильтрованные ί-к спектральные данные Х_с£11(к, ω), подвергнутые или не подвергнутые веерной фильтрации, преобразуют обратно в ζ-ΐ область с целью получения массива когерентно отфильтрованных параметров форм сигналов, согласно следующему уравнению (шаг 126):Coherently filtered S-spectral data X _{with £ 11} (k, ω), whether or not fan-filtered, is converted back to the ζ-ΐ region in order to obtain an array of coherently filtered waveform parameters according to the following equation (step 126):

Χοβΐ (ζ,Ο = Цх_м(к,а)е‘¹*-^<1Ыа> (11)Χοβΐ (ζ, Ο = Tsx _m (k, a) e ' ¹ * - ^ <1Ыа> (11)

Если для продвижения вперед параметров форм сигналов приемника до преобразования данных в ίк область были применены временные сдвиги, заданные уравнением (3), такой же временной сдвиг должен быть теперь применен для задержки отфильтрованных данных и восстановления тем самым исходного временного положения параметров волн (шаг 128). Затем полученный массив данных для одного положения группы по глубине может быть выведен (шаг 130) для обработки/анализа с целью определения акустических свойств толщи породы на этой глубине. Затем осуществляют такую же обработку данных на всех интересующих глубинах (шаги 132, 134). Описанные выше процедуры обработки суммируют в виде блок-схемы, показанной на фиг. 1. В следующих далее не ограничивающих примерах описанIf time shifts specified by equation (3) were applied to advance the parameters of the receiver waveform parameters before converting the data to the ίk region, the same time shift should now be applied to delay the filtered data and thereby restore the initial temporal position of the wave parameters (step 128) . Then, the obtained data array for one position of the group in depth can be output (step 130) for processing / analysis in order to determine the acoustic properties of the rock thickness at this depth. Then, the same data processing is performed at all depths of interest (steps 132, 134). The processing procedures described above are summarized in the flowchart shown in FIG. 1. The following non-limiting examples describe

- 6 013384 ного способа приведены результаты применения метода когерентной фильтрации к обработке данных акустического каротажа.- 6 013384 of the method, the results of applying the coherent filtering method to the processing of acoustic logging data are presented.

Пример 1. Пример реальных данных, иллюстрирующих процедуру когерентной фильтрации.Example 1. An example of real data illustrating the coherent filtering procedure.

На фиг. 2А-2Д показана процедура когерентной фильтрации с использованием примера полевых данных дипольного каротажа. В данном случае для регистрации данных использовали дипольный акустический каротажный прибор на кабеле. Прибор состоял из дипольного передатчика и группы приемников, находившихся примерно на 10 футов выше передатчика на одной линии с прибором. На фиг. 2А графически отображен массив исходных низкочастотных данных дипольного акустического каротажа, зарегистрированных группой равноотстоящих акустических приемников. Эти данные также могут быть названы принимаемыми данными или принимаемым сигналом. По оси ординат отложено время, а по оси абсцисс отложено расстояние между передатчиком дипольного источника и приемниками. В исходных данных ближних приемников заметна реверберация волн, что говорит о значительном засорении шумом.In FIG. 2A-2D show a coherent filtering procedure using an example of field data from dipole logging. In this case, a dipole acoustic logging tool on a cable was used to record data. The instrument consisted of a dipole transmitter and a group of receivers approximately 10 feet above the transmitter in line with the instrument. In FIG. 2A graphically shows an array of initial low-frequency dipole acoustic log data recorded by a group of equally spaced acoustic receivers. This data may also be called received data or received signal. The time is plotted on the ordinate, and the distance between the transmitter of the dipole source and the receivers is plotted on the abscissa. In the input data of the near receivers, a reverberation of the waves is noticeable, which indicates a significant clogging of noise.

На фиг. 2Б показан соответствующий ί-к спектр, в котором представлено несколько тесно сосредоточенных событий. Поскольку у этих низкочастотных данных отсутствует эффект зеркальных частот, к параметрам форм сигналов до ί-к преобразования не применялся временной сдвиг. На фиг. 2В показан график, полученный в результате применения функции когерентности к исходным данным согласно одномодовому сценарию (уравнение (5)). Как показывает сравнение графиков на фиг. 2Б и 2В, на графике ί-к когерентности представлен определенный тренд данных в отличие от исходных ί-к данных. На фиг. 2Г проиллюстрированы свернутые ί-к данные, показанные на фиг. 2Б и 2В. В результате обратного ί-к преобразования данных, показанных на фиг. 2Г, во временную область получают когерентно отфильтрованные данные, показанные на фиг. 2Д. Отфильтрованные ί-к данные, получаемые путем умножения исходных данных на функцию когерентности, имеют преобладающий тренд в направлении дипольно-изгибной моды в ί-к плоскости. В результате обратного преобразования данных получают массив отфильтрованных данных со значительно улучшенной когерентностью форм сигналов внутри массива.In FIG. 2B shows the corresponding S-spectrum, in which several closely concentrated events are presented. Since these low-frequency data do not have the effect of specular frequencies, a time shift was not applied to the parameters of the waveforms before the ί-conversion. In FIG. 2B shows a graph obtained by applying the coherence function to the source data according to a single-mode scenario (equation (5)). As the comparison of graphs in FIG. 2B and 2B, the ί-to-coherency graph shows a certain data trend, in contrast to the original ί-to data. In FIG. 2G illustrates the folded S-k data shown in FIG. 2B and 2B. As a result of the inverse преобразования-k transformation of the data shown in FIG. 2G, coherently filtered data shown in FIG. 2d. Filtered S-data obtained by multiplying the original data by the coherence function have a predominant trend in the direction of the dipole-bending mode in the S-plane. As a result of the inverse data transformation, an array of filtered data is obtained with significantly improved coherence of waveforms within the array.

Пример 2. Извлечение продольной волны от пласта из акустических (синтезированных) данных каротажа при незацементированных обсадных трубах.Example 2. Extraction of a longitudinal wave from a formation from acoustic (synthesized) logging data for uncemented casing.

На фиг. 3 использован массив имитированных акустических данных, чтобы продемонстрировать способность когерентной фильтрации извлекать полезные сигналы от пласта через не скрепленные со стенками скважины обсадные трубы. В данном случае обсадные трубы не зацементированы, и позади них находится кольцевое пространство толщиной 0,25 см для флюида. На фиг. ЗА проиллюстрирована модель с незацементированными обсадными трубами, используемая для получения массива акустических данных, а на фиг. ЗБ показаны соответствующие смоделированные данные. Как и на фиг. 2А, на фиг. 3Б показаны данные во временной области, при этом по оси ординат отложено время, а по оси абсцисс - расстояние. Как показывают данные, присутствуют сильные волны от обсадных труб при почти не различимых вступлениях волн от пласта. В отношении данных, показанных на фиг. ЗБ, было осуществлено прямое вычисление сходства и представлено в виде графика, показанного на фиг. ЗВ. На графике, приведенном на фиг. ЗВ, данные (справа) отображают преобладающий максимум волны от обсадных труб (обратная величина скорости волны = 57 цс/фут) и слабое вступление волны от пласта (обратная величина скорости волны = 102 цс/фут) при малой величине сходства/когерентности. На фиг. ЗГ проиллюстрирован когерентно отфильтрованный ί-к спектр полезного сигнала от пласта при диапазоне обратных величин скорости продольной волны, показанном на фиг. ЗБ. Параметры волны были сдвинуты с использованием обратной величины ее скорости (102 цс/фут), в результате чего данные находятся почти на частотной оси. Отмечаем, что показанное на фиг. ЗГ нижнее событие отображает энергию волну Стоунли, попадающую в область пропускания данных (веерный фильтр), а два верхних события относятся к продольной волне от пласта. Для получения показанных на фиг. ЗД графиков осуществили обратное ί-к преобразование данных, показанных на фиг. ЗГ. На этих графиках отображена поперечная волна от пласта плюс низкочастотная волна Стоунли.In FIG. 3, an array of simulated acoustic data was used to demonstrate the ability of coherent filtration to extract useful signals from the formation through casing pipes not attached to the walls of the well. In this case, the casing is not cemented, and behind them is an annular space 0.25 cm thick for the fluid. In FIG. 3A illustrates a model with uncemented casing used to obtain an array of acoustic data, and in FIG. STs show corresponding simulated data. As in FIG. 2A, in FIG. 3B shows data in the time domain, while the ordinate shows time, and the abscissa shows distance. As the data show, there are strong waves from the casing with almost indistinguishable arrivals of waves from the formation. With respect to the data shown in FIG. ST, a direct similarity calculation was carried out and presented in the form of a graph shown in FIG. ST In the graph of FIG. SV, the data (on the right) reflect the prevailing wave maximum from the casing (reciprocal of the wave velocity = 57 cs / ft) and weak wave entry from the formation (reciprocal of the wave velocity = 102 cf / ft) with a small similarity / coherence. In FIG. The ZG illustrates a coherently filtered S-spectrum of the useful signal from the reservoir at the inverse longitudinal wave velocity range shown in FIG. ST The wave parameters were shifted using the reciprocal of its velocity (102 cc / ft), as a result of which the data is located almost on the frequency axis. Note that shown in FIG. The ZG lower event displays the energy of the Stoneley wave falling into the data transmission region (fan filter), and the two upper events relate to the longitudinal wave from the reservoir. To obtain the ones shown in FIG. ZD plots performed the inverse ί-to data conversion shown in FIG. MH. These plots show the shear wave from the formation plus the low frequency Stoneley wave.

Как показано на фиг. ЗЕ, последующее вычисление сходства показанных на фиг. ЗД отфильтрованных данных отображает ярко выраженное вступление волны от пласта при 102 цс/фут. Сходство волны от пласта значительно выше по сравнению с не отфильтрованными данными. Отмечаем, что с коррелограммы исчезло событие, отображающее волну от обсадных труб. Этот результат свидетельствует о полезном свойстве метода когерентной ί-к фильтрации. Несмотря на то что нежелательная волна от обсадных труб может быть полностью не удалена из данных, показанных на фиг. ЗГ, из-за малой длины группы и разреженной пространственной дискретизации, когерентность нежелательной волны преимущественно устранена. Она устранена как из ί-к спектра данных, так и коррелограммы сходства в пространственно-временной области.As shown in FIG. 3E, subsequent calculation of the similarity shown in FIG. The ZD of the filtered data displays a pronounced wave entry from the formation at 102 cs / ft. The similarity of the wave from the reservoir is significantly higher compared to unfiltered data. We note that the event reflecting the wave from the casing disappeared from the correlogram. This result indicates a useful property of the coherent ί-filtering method. Although the unwanted wave from the casing may not be completely removed from the data shown in FIG. MH, due to the small group length and rarefied spatial discretization, the coherence of the unwanted wave is mainly eliminated. It is eliminated both from the ί-to the data spectrum, and the correlogram of similarities in the spatiotemporal region.

Пример З. Применение к акустическим данных каротажа в обсаженном стволе скважины для извлечения обратной величины скорости продольной волны от пласта.Example Z. Application of acoustic logging data in a cased wellbore to extract the reciprocal of the velocity of a longitudinal wave from a formation.

На фиг. 4 использован пример полевых данных, чтобы продемонстрировать способность метода когерентной фильтрации извлекать обратную величину скорости волны от пласта из акустических данных каротажа в обсаженном стволе скважины даже в условиях незацементированных обсадных труб. АкуIn FIG. 4, an example of field data was used to demonstrate the ability of the coherent filtering method to extract the reciprocal of the velocity of a wave from a formation from acoustic logging data in a cased wellbore even under uncemented casing. Aku

- 7 013384 стические данные, показанные на дорожке исходных данных, отображают несколько сценариев: прочная связь цемента с трубами (посередине), слабая связь цемента с трубами (внизу) и слабая связь цемента с трубами/незацементированные трубы (вверху). В данных, получаемых в верхних незацементированных участках труб, преобладают сигналы от обсадных труб, в результате чего из коррелограммы сходства невозможно извлечь обратную величину скорости волны от пласта, что показано на дорожке (исходных данных) коррелограммы. Как видно на дорожке отфильтрованных данных, в результате когерентной фильтрации данных подавляются сигналы от обсадных труб и повышается когерентность волны от пласта. Повышение когерентности позволяет с высокой достоверностью извлекать обратную величину скорости волны от пласта даже в условиях незацементированных обсадных труб (коррелограмма (отфильтрованные данные)).- 7 013384 The statistical data shown on the source data track show several scenarios: a strong bond between cement and pipes (in the middle), a weak bond between cement and pipes (below) and a weak bond between cement and pipes / uncemented pipes (above). The data obtained in the upper uncemented sections of the pipes are dominated by signals from the casing, as a result of which it is impossible to extract the reciprocal of the wave velocity from the formation from the correlationogram, which is shown on the track (initial data) of the correlogram. As can be seen on the filtered data track, casing filtering suppresses casing signals and increases the coherence of the wave from the formation. The increase in coherence allows with high reliability to extract the reciprocal of the wave velocity from the formation, even in uncemented casing (correlogram (filtered data)).

Пример 4. Обработка данных каротажа в процессе бурения для подавления влияния волн от зонда.Example 4. Processing of logging data during drilling to suppress the influence of waves from the probe.

На фиг. 5 показаны преимущества когерентной фильтрации акустических данных каротажа в процессе бурения для подавления влияния волн от зонда. Акустические данные каротажа в процессе бурения часто засорены волнами от зонда, который перемещается по соответствующей утяжеленной бурильной трубе. Как видно на дорожке коррелограммы (исходные данные), показанной на фиг. 5, волны от зонда создают значительное сходство и являются помехой для извлечения обратной величины скорости волны от пласта. Этот пример может показаться несущественным, поскольку волны от зонда малы относительно волн от пласта по сравнению с показанным на фиг. 4 примером обсаженной скважины, в которой волны от пласта почти неразличимы на незацементированном участке. Тем не менее, следует отметить, что получение ί-к данных от зондов для каротажа в процессе бурения затруднено даже еще больше, чем данных от приборов на кабеле из-за меньшего числа приемников (шесть против восьми, что является стандартным числом приемников прибора на кабеле) и более разреженной дискретизации (0,75 фута против 0,5 фута; волновое число Найквиста к_Мучии1 становится еще меньше и составляет лишь 4,2/фут против 6,28/фут в случае каротажа на кабеле). Тем не менее, показанный на фиг. 5 пример доказывает, что метод когерентной фильтрации остается эффективным вопреки усилению неблагоприятных факторов. На дорожке исходных данных (фиг. 5) представлены данные каротажа во время бурения (приемник 1) методом переменной плотности и показано, что данные засорены волнами от зонда. Волны от зонда создают сильное сходство на дорожке коррелограммы (исходные данные) и являются помехой для извлечения обратной величины скорости волны от пласта. Как показано на дорожке (нормализованных) отфильтрованных данных, в результате когерентной фильтрации подавляется волна от зонда, и ее сходство удаляется из дорожки коррелограммы (отфильтрованные данные). Повышение когерентности полезного сигнала от пласта позволяет извлекать обратную величину скорости волны от пласта в областях, в которых преобладают волны от зонда, о чем можно судить по совпадению между извлеченной обратной величины скорости волны при каротаже во время бурения (кривая) и обратной величины скорости волны при каротаже на кабеле (метки).In FIG. Figure 5 shows the benefits of coherent filtering of acoustic logging data during drilling to suppress the influence of waves from the probe. Acoustic logging data during drilling is often clogged by waves from the probe, which travels along the corresponding weighted drill pipe. As can be seen in the correlogram track (source data) shown in FIG. 5, waves from the probe create significant similarities and interfere with extracting the reciprocal of the wave velocity from the formation. This example may seem inconsequential, since the waves from the probe are small relative to the waves from the formation compared to those shown in FIG. 4 as an example of a cased hole in which waves from a formation are almost indistinguishable in an uncemented area. However, it should be noted that obtaining ί-k data from logging probes during drilling is even more difficult than obtaining data from instruments on the cable due to the smaller number of receivers (six versus eight, which is the standard number of instrument receivers on the cable ) and more sparse sampling (0.75 feet versus 0.5 feet; the Nyquist wave number for _Muchiya1 becomes even smaller and is only 4.2 / foot versus 6.28 / foot in the case of wireline logging). However, shown in FIG. Example 5 proves that the method of coherent filtering remains effective despite the strengthening of adverse factors. The source data track (Fig. 5) shows the logging data during drilling (receiver 1) using the variable density method and it is shown that the data are clogged with waves from the probe. The waves from the probe create a strong similarity on the correlogram path (source data) and are an obstacle to extracting the reciprocal of the wave velocity from the formation. As shown in the (normalized) filtered data track, as a result of coherent filtering, the wave from the probe is suppressed, and its similarity is removed from the correlogram track (filtered data). Increasing the coherence of the useful signal from the formation allows one to extract the reciprocal of the wave velocity from the reservoir in areas in which the waves from the probe predominate, as can be judged by the coincidence between the extracted reciprocal of the wave velocity during logging during drilling (curve) and the reciprocal of the wave velocity at wireline logging (tags).

На фиг. 6 проиллюстрирована система 4 сбора данных, в которой использован вариант осуществления предложенного в настоящем изобретении способа. Показанная система 4 сбора данных включает зонд 10, соединенный кабелем 8 с передвижной каротажной станцией 6. Зонд 10, находящийся в стволе 14 скважины, пробуренной в толще 16 пород, осуществляет сбор параметров сигнала. На зонде 10 находится группа преобразователей 12, способных принимать и регистрировать скважинные сигналы, передаваемые приемникам из толщи 16 пород. Помимо приема сигнала преобразователи 12 способны передавать сигнал.In FIG. 6 illustrates a data acquisition system 4 that utilizes an embodiment of the method of the present invention. The data acquisition system 4 shown includes a probe 10 connected by a cable 8 to a mobile logging station 6. A probe 10 located in a wellbore 14 drilled in a thickness of 16 rocks collects signal parameters. On the probe 10 is a group of transducers 12, capable of receiving and recording downhole signals transmitted to receivers from a thickness of 16 rocks. In addition to receiving a signal, converters 12 are capable of transmitting a signal.

Зарегистрированные исходные данные, принимаемые преобразователями 12, могут храниться в зонде 10 для последующей выборки или обработки или передаваться на передвижную каротажную станцию 6 по кабелю 8 или средствами телеметрии. Способ когерентной фильтрации может быть реализован в зонде 10, передвижной каротажной станции 6 или соответствующем процессоре 18. Процессором 18 может являться компьютер или микропроцессор с памятью, способной выполнять запрограммированные команды. Процессор 18 также может иметь постоянное запоминающее устройство и средства выдачи документальных копий. Процессор 18 может представлять собой отдельное устройство или быть приданным передвижной каротажной станции 6 или иметь любое другое применимое исполнение, известное из уровня техники. Сочетание системы 4 сбора данных с процессором 18 или другим средством обработки параметров сигнала, например, вручную представляет собой систему анализа данных.The recorded source data received by the transducers 12 can be stored in the probe 10 for subsequent sampling or processing, or transmitted to the mobile logging station 6 via cable 8 or telemetry. The coherent filtering method can be implemented in a probe 10, a mobile logging station 6, or a corresponding processor 18. The processor 18 may be a computer or microprocessor with a memory capable of executing programmed commands. The processor 18 may also have read only memory and means for issuing documentary copies. The processor 18 may be a separate device or be attached to a mobile logging station 6 or have any other applicable design known from the prior art. The combination of the data acquisition system 4 with a processor 18 or other means for processing signal parameters, for example, manually is a data analysis system.

На фиг. 7 проиллюстрирована альтернативная система 4а сбора данных для применения при каротаже во время бурения. В данном варианте осуществления система 4а сбора данных показана в сочетании с системой 25 бурения. Система 25 бурения включает бурильную колонну 26 с множеством элементов, на нижнем конце которой находится буровое долото 27. Преобразователи 28 могут представлять собой устройство любого типа, способное принимать параметры сигнала, находясь в пределах ствола 14 скважины. Подобно системе 4 сбора данных, показанной на фиг. 6, параметры сигнала, собранные преобразователями 28, находящимися на бурильной колонне, могут быть перенесены в процессор 18 или устройства регистрации данных (не показаны) внутри передвижной каротажной станции 6. В бурильную колонну 26 может быть необязательно включено средство обработки для хранения собранных параметров и/или обработки данных согласно описанному способу. В механическом взаимодействии с поверхIn FIG. 7 illustrates an alternative data acquisition system 4a for use in logging while drilling. In this embodiment, a data acquisition system 4a is shown in combination with a drilling system 25. The drilling system 25 includes a drill string 26 with a plurality of elements, at the lower end of which is a drill bit 27. The transducers 28 can be any type of device capable of receiving signal parameters within the borehole 14 of the well. Like the data acquisition system 4 shown in FIG. 6, the signal parameters collected by the transducers 28 located on the drill string can be transferred to the processor 18 or data logging devices (not shown) inside the mobile logging station 6. Processing tool for optionally storing the collected parameters and / or data processing according to the described method. In mechanical interaction with over

- 8 013384 ностью земли может быть необязательно установлен наземный преобразователь 20, такой как акселерометр для регистрации исходных сейсмических сигналов, с целью хранения и последующего анализа. Пример такого акселерометра описан в патенте И8 6062081, выданном на имя 8е11спйс1. 16 мая 2000 г. В показанном на фиг. 6 варианте осуществления наземный преобразователь 20 связан с процессором, в котором осуществляется когерентная фильтрация. В качестве альтернативы, фильтрация также может происходить непосредственно внутри наземного преобразователя 20.- On ground ground, an optional surface transducer 20 may be installed, such as an accelerometer to record the source seismic signals, for storage and subsequent analysis. An example of such an accelerometer is described in patent I8 6062081, issued in the name 8e11spys1. May 16, 2000. As shown in FIG. 6, a ground converter 20 is coupled to a processor in which coherent filtering is performed. Alternatively, filtering can also occur directly inside the ground transducer 20.

Таким образом, описанное изобретение обеспечивает упомянутые преимущества. Несмотря на то что с целью раскрытия изобретения в описании приведен его предпочтительный вариант, для достижения желаемых результатов в подробности действий может быть внесено множество изменений, охватываемых прилагаемой формулой изобретения.Thus, the described invention provides the aforementioned advantages. Despite the fact that for the purpose of disclosing the invention, a description of its preferred embodiment is given, in order to achieve the desired results, a lot of changes can be made to the details of the actions encompassed by the attached claims.

Claims (16)

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯCLAIM 1. Способ обработки сигнала, в котором получают сигнал, включающий полезную и нежелательную составляющие, преобразуют сигнал в частотно-волновочисленный (ί-к) спектр, определяют в частотноволновочисленной области функцию когерентности, относящуюся к преобразованному сигналу, и осуществляют фильтрацию нежелательной составляющей сигнала путем перемножения функции когерентности и преобразованного сигнала.1. A signal processing method in which a signal including useful and undesirable components is obtained, the signal is converted into a frequency-wave spectrum (ί-к) spectrum, the coherence function related to the converted signal is determined in the frequency-frequency region, and the unwanted component of the signal is filtered by multiplying coherence and transformed signal functions. 2. Способ по п.1, в котором сигнал включает в себя массив акустических данных.2. The method according to claim 1, in which the signal includes an array of acoustic data. 3. Способ по п.1, в котором сигнал представляет собой сигнал, получаемый при разведочных работах на углеводороды.3. The method according to claim 1, in which the signal is a signal obtained during exploration for hydrocarbons. 4. Способ по п.1, в котором дополнительно преобразуют упомянутые когерентно отфильтрованные волны во временную область.4. The method according to claim 1, in which further said coherently filtered waves are converted into a time domain. 5. Способ по п.1, в котором на упомянутой стадии получения сигнала создают внутри обсадной трубы скважины сейсмический сигнал и регистрируют образующуюся волну, которая распространяется через обсадную трубу, причем обсадная труба может иметь со стволом скважины прочную связь, слабую связь или представлять собой незацементированную обсадную трубу.5. The method according to claim 1, in which at the said stage of receiving the signal, a seismic signal is generated inside the casing of the well and a wave is generated that propagates through the casing, the casing may have a strong connection with the wellbore, weak connection or be uncemented casing pipe. 6. Способ по п.5, в котором в ствол нефтегазодобывающей скважины спускают группу приемников.6. The method according to claim 5, in which a group of receivers is lowered into the trunk of an oil and gas producing well. 7. Способ по п.6, в котором упомянутая группа приемников установлена на зонде.7. The method according to claim 6, in which said group of receivers is mounted on the probe. 8. Способ по п.1, в котором дополнительно осуществляют зондирование толщи пород.8. The method according to claim 1, in which additionally perform sounding of the rock mass. 9. Способ по п.1, в котором упомянутый сигнал включает массив распространяющихся колебательных сигналов.9. The method according to claim 1, wherein said signal comprises an array of propagating vibrational signals. 10. Способ по п.1, в котором упомянутый сигнал является акустическим сигналом.10. The method according to claim 1, wherein said signal is an acoustic signal. 11. Способ по п.1, в котором с целью получения сигнала дополнительно выдают генерированный сигнал.11. The method according to claim 1, in which in order to obtain a signal, additionally generate the generated signal. 12. Способ по п.1, в котором когерентно отфильтрованные волны Х_сш(к, ω) определяют с помощью следующего уравнения:12. The method according to claim 1, in which coherently filtered waves X _with w (k, ω) is determined using the following equation: Х_с^1 (Д ω) = соЛ(А,<и) где со11(к, ω) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, а Х(к, ω) означает сигнал.X _c ^ 1 (D ω) = coL (A, <u) where co11 (k, ω) means the coherence function of one or more wave modes, and X (k, ω) means the signal. 13. Способ обработки акустических сигналов, в котором получают сигнал, проходящий через углеводородосодержащую толщу пород, преобразуют акустический сигнал в частотно-волновочисленный (ίк) спектр, определяют в частотно-волновочисленной области функцию когерентности, относящуюся к преобразованному акустическому сигналу, и удаляют нежелательные составляющие сигнала посредством фильтрации акустического сигнала с помощью функции когерентности.13. A method for processing acoustic signals in which a signal is transmitted through a hydrocarbon-containing rock mass, the acoustic signal is converted into a frequency-wave spectrum (ίк) spectrum, the coherence function related to the transformed acoustic signal is determined in the frequency-wave region, and undesired signal components are removed by filtering the acoustic signal using the coherence function. 14. Способ по п.13, в котором в ствол нефтегазодобывающей скважины спускают группу приемников.14. The method according to item 13, in which a group of receivers is lowered into the trunk of an oil and gas producing well. 15. Способ по п.13, в котором когерентно отфильтрованные волны Х_ст₁₁(к, ω) определяют с помощью следующего уравнения:15. The method according to item 13, in which coherently filtered waves X _with t ₁₁ (k, ω) is determined using the following equation: Χφΐ {к,(Г) = Х{к,(о)-сок{к,&) где со11(к, ω) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, а Х(к, ω) означает сигнал.Χφΐ {k, (T) = X {k, (o) -soc {k, &) where ω11 (k, ω) means the coherence function of one or more wave modes, and X (k, ω) means the signal. 16. Способ по п.13, в котором подают акустический сигнал в толщу пород, окружающую скважину, и пропускают этот сигнал через обсадную трубу, размещенную в скважине и имеющую слабую связь с породой.16. The method according to item 13, in which an acoustic signal is fed into the rock mass surrounding the well, and this signal is passed through a casing placed in the well and having a weak connection with the rock.