(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书 | ||
(10)申请公布号 CN 103116148 A (43)申请公布日 2013.05.22 | ||
(21)申请号 CN201310035140.8
(22)申请日 2013.01.30
(71)申请人 上海理工大学
地址 200093 上海市杨浦区军工路516号
(72)发明人 周小龙 聂生东 王远军 张英力 杨培强
(74)专利代理机构 上海申汇专利代理有限公司
代理人 吴宝根
(51)Int.CI
G01R33/56
权利要求说明书 说明书 幅图 |
(54)发明名称
一种核磁共振二维谱反演的方法 | |
(57)摘要
本发明涉及一种核磁共振二维谱反演的方法，包括第一步，噪声提取与估计：使用小波变换对采集数据CPMG回波串中的噪声进行提取并估计其标准差；第二步，数据压缩：生成反演核，并利用核矩阵的秩进行截断奇异值分解与重构来完成数据压缩；第三步，数据拟合：对压缩后数据的拟合问题进行正则化处理，并用结合了非精确一维搜索的牛顿法进行正则化因子和反演谱的迭代求解，得到反演谱。大幅提高了二维反演算法的执行效率与二维谱的分辨率，同时还具有很好的鲁棒性。 | |
法律状态
法律状态公告日 | 法律状态信息 | 法律状态 |
权 利 要 求 说 明 书
1.一种核磁共振二维谱反演的方法，其特征在于，包括如下步骤： <br>1）噪声提取与估计：使用小波变换对采集数据CPMG回波串中的噪声进行提取并估计其标准差； <br>2）数据压缩：生成反演核，并利用核矩阵的秩进行截断奇异值分解与重构来完成数据压缩； <br>3）数据拟合：对压缩后数据的拟合问题进行正则化处理，并用结合了非精确一维搜索的牛顿法进行正则化因子和反演谱的迭代求解，得到反演谱。 <br><br>2.根据权利要求1所述核磁共振二维谱反演的方法，其特征在于，所述步骤1）中使用小波去噪的方法对CPMG数据串进行去噪，通过比较去噪后数据与滤波前数据的幅度差异，进行“噪声”提取，首先，使用sym8小波基对原始数据进行4级分解，然后使用全局阈值对小波系数进行软阈值化，最后进行信号重构，得到滤波后相对光滑的CPMG数据串；然后计算原始数据
与滤波后数据的差值，使用高斯白噪声的幅度模型对差值数据进行拟合，得到对噪声标准差的估计。 <br><br>3.根据权利要求1所述核磁共振二维谱反演的方法，其特征在于，所述步骤3） <br>数据拟合首先对核心矩阵各元素平方后得到一个新矩阵，将新矩阵的迹(trace)除以对角元素个数的值作为初始的正则化因子；其次对于给定的正则因子，使用牛顿法（Newton Method）对极小值问题进行求解，在牛顿方向上使用的步长由Wolfe-Powell非精确一维搜索确定。 <br><br><Claim>4.根据权利要求1或3所述核磁共振二维谱反演的方法，其特征在于，所述步骤3）正则化因子更新方式为：根据离差原理计算正则化因子的理想值，如果理想值大于原来的值，那么将原值的1/2作为新的正则化因子的值；否则，直接使用理想值作为正则化因子的新值。 <br><br>5.根据权利要求1所述核磁共振二维谱反演的方法，其特征在于，所述步骤3） <br>反演谱的迭代求解的终值条件为： <br>①正则化因子下一轮循环的新值已经不大于一个预设的小值； <br><Image></Image>正则化因子在连续两次迭代的过程中变化幅度小于预设阈值； <br><Image></Image>拟合残差在连续两次迭代的过程中变化幅度小于预设阈值； <br></Image>拟合残差不大于第一步估计的噪声水平。 <br><br>
说 明 书
技术领域
本发明涉及一种核磁共振领域中信号处理，特别涉及一种核磁共振二维谱反演的方法。
背景技术
核磁共振技术在能源勘探领域已经得到了广泛应用。NMR测井能够快速、无损地为储层流体识别、岩石物性评价和产能评估等常规测井工作流中的各个步骤提供精准的信息。相比电法测井、声波测井等传统方法，NMR测井法是惟一一种不使流体流动就能对流体类型进行识别的方法。基于一维测井实验的解决方案在效率和精度上都存在明显的不足，二维NMR测井技术应运而生。使用D-T2（扩散-横向弛豫）二维谱可以快速、直观地对水、油等不同成分进行区分，通过计算T1/T2（纵向弛豫/横向弛豫）这一比值还能准确地对烃的类型进行判断，二维NMR测井方法在定性和定量分析中都有着得天独厚的优势。二维NMR检测方法的实现还拓宽了常规NMR检测实验的应用范围，为食品、农业、生物材料等领域提供了更精确、可靠的解决方案。
NMR检测方法采集的数据并不能直接使用，真正需要的“谱”信息需要通过这些实验数据进行
反演后才能得到。目前世界上只有极少数NMR测井设备制造商有能力生产二维测井设备，而且这些国际巨头只向各国能源公司提供仪器租赁和有偿的解释服务，并不出售设备和反演软件，二维反演算法几近处于被垄断状态。另一方面，二维实验采集的数据量远大于一维实验，传统的一维反演方法已经不能满足二维反演要求。快速Laplace Inversion方法是一种基于BRD方法和离差原理的二维反演方法，这种方法致力于将拟合误差限定在估计的数据误差水平（离差），能够从低SNR数据中反演出合理的结果。但是，如果数据SNR较高，在不添加其它限制条件的情况下，这种方法可能无法收敛。国内研究者使用最广泛的是基于截断奇异值分解（Truncated Singular Value Decomposition, TSVD）的反演方法，TSVD方法在SNR很高时能够得到令人满意的结果。但是由于TSVD对噪声非常敏感，当SNR较低时使用该方法无法得到准确的结果。最大熵法能够得到最随机（最概然）的二维谱，但是以熵(对数项)作为罚函数的方法在求解过程中运算量过大，在普通PC机上执行速度过慢。通过引入基函数可以减少反演的计算量，但是使用基函数法进行处理的前提是，已知待求谱中值的分布满足某种线形。其它如蒙特卡洛类方法等使用概率来控制进化方向的方法，在二维反演这一大数据量问题中仅仅理论可行，大规模的种会导致进化速度过慢。
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