Способ когерентной фильтрации акустического сигнала на выходе группы

013384 Родственные заявки Приоритет заявки на данный патент основан на предварительной заявке США 60/690880, поданной 15 июня 2005 г., полное раскрытие которой в порядке ссылки включено в настоящее изобретение. Предпосылки создания изобретения Область техники, к которой относится изобретение 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. Уровень техники 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. 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 (Tubman, K.M., Cheng,C.H. и Torkoz, M.N., 1984, Synthetic full-waveform acoustic logs in cased boreholes, II - Poorly Bonded Casing, Geophysics, 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(Tang, X.M. и Cheng, C.H., 2004, Quantitative Borehole Acoustic Methods, Elesevier). Вместе с тем, когда обсадные трубы слабо сцеплены или отсоединены, от зарегистрированных данных часто отказываются из-за помех вследствие волн, распространяющихся по обсадным трубам. 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 (Block, L.V., Cheng, C.H. и Duckworth, G.L., 1986, Velocity Analysis of Multi-receiver FullWaveform Acoustic Logging Data in Open and Cased Holes, 56th Ann. Internat. Mtg.; Soc. of Expl. Geophys.,Session: BHG2.5). 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. 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 (Valero, H., Skelton, О., Almeida, M., Stammeijer, J. и Omerod, M.,2003, Processing of Monopoles Sonic Waveform Through Cased Hole, 73th Ann. Internat. Mtg.; Soc. of Expl.Geophys., 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 уVarelo 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.-1 013384 Краткое изложение сущности изобретения 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 f-k (частотно-волновочисленную) область. Затем вычисляют функцию когерентности и осуществляют свертку с помощью данных в f-k 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. 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. В соответствии с предложенным способом когерентно отфильтрованные волновые параметрыXcfil(k, ) могут быть определены с помощью следующего уравнения: В уравнении coh(k, ) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, а Х(k, ) означает параметры сигнала. 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. Краткое описание чертежей 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. 2 А - сбор параметров сигнала во временной области, зарегистрированных группой устройств регистрации,на фиг. 2 Б - исходные данные, преобразованные в f-k плоскость,на фиг. 2 В - отфильтрованные данные f-k плоскости,на фиг. 2 Г - свернутые f-k данные, показанные на фиг. 2 Б и 2 В,на фиг. 2 Д - когерентно отфильтрованные данные во временной области,на фиг. 3 А - модель с незацементированными обсадными трубами,на фиг. 3 Б - отображение моделируемых данных,на фиг. 3 В - график результатов прямого вычисления сходства, осуществленного в отношении данных, показанных на фиг. 3 Б,на фиг. 3 Г - f-k спектр когерентно отфильтрованного полезного сигнала от пласта при диапазоне обратных величин скорости распространения продольной волны, показанном на фиг. 3 Б,на фиг. 3 Д - графики обратного f-k преобразования показанных на фиг. 3 Г данных,на фиг. 3 Е - график вычисления сходства показанных на фиг. 3 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,-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. Подробное описание 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. 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. 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 f-k) 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 f-k область. 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 осиz ствола скважины, регистрируют временную последовательность акустических волн X(t), в которой t означает время (шаг 100). Параметры волн, по существу, представляют собой двухмерную функцию z и t,обозначаемую как X(z, t). Осуществляют следующее двухмерное преобразование Фурье, известное как fk преобразование данных: где =2f означает угловую частоту, а k означает осевое волновое число. Весьма полезным свойством f-k преобразования является то, что линейное приращение обратной величины скорости распространения колебательного сигнала в z-t области соответствует линейному тренду энергии волны, которая может быть прослежена до центра f-k плоскости, где k и f соответственно означают вертикальную и горизонтальную координаты прямоугольной системы координат в f-k 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. Следует отметить, что несмотря на широкое применение метода f-k для обработки сейсмических данных, он имеет ряд серьезных недостатков при обработке данных акустического каротажа (Yilmaz, О.,1987, Seismic Data Processing, Soc. Of Expl. Geophys. 526). Этот метод редко применяют в отношении-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 f-k области. Во-первых, в f-k 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. 2 Б). 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. Другой проблемой, связанной с f-k методом, является возможность существования сильных пространственных эффектов зеркальных частот у f-k данных группы акустических приемников. Волновое число Найквиста, при превышении которого возникает эффект зеркальных частот, задано следующим уравнением: в котором d означает расстояние между приемниками. При стандартном расстоянии между приемникамиd=0,5 фута (0,1524 м), kNyquist составляет лишь 6,26 фута. При такой малой величине kNyquist эффект зеркальных частот обычно возникает на более высоких частотах. Например, 10-КГц продольная волна, распространяющаяся со скоростью 8000 футов/с, имеет волновое число k=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 f-k данные, что усугубляет проблему. 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 s скорости распространения мы используем эту величину для сдвига или продвижения вперед временной последовательности волн энного приемника группы на величину: После этого сдвинутый во времени колебательный сигнал почти не будет иметь приращения времени в группе, а за счет применения f-k преобразования данных (шаг 106) его тренд (или контур плотности энергии) в f-k 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 f-k плоскости. Что касается когерентной фильтрации, этот метод разработан, чтобы лучше выявлять тренды данных в f-k области, чем путем прямого f-k преобразования. Математическая основа метода когерентной фильтрации заключается в приближении массива спектральных данных, получаемых путем Фурьепреобразования трасс прохождения акустических волн, на число мод волн где М (1) означает общее число мод волн в группе, Ар, kp=sp и sp 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 S-волн), распространяющихся по стволу скважины, поскольку группа приемников и источник обычно разнесены по длинам волн, и амплитуда Ар волн существенно не меняется внутри группы. 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 f-k области может быть построена одномодовая функция когерентности (шаг 110), заданная следующим уравнением (Tang и Cheng,2004): в которомозначает использование комплексно сопряженных величин, а означает использование модуля комплексной величины внутри. Что касается данных, описываемых уравнением (4), мы видим, что,-4 013384 если переменное волновое число k принимает значение kp 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 f-k 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. 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)., (p=1, L, M) распространения М Далее кратко описано построение этой функции. Экспоненты из уравнения (4) удовлетворяют следующему характеристическому полиномиальному уравнению (Tang и Cheng, 2004): в котором a0=1, остальные множители ар (р=1, L, M) (отмечаем, что эти множители являются безразмерными) должны быть определены на основании массива данных. Путем объединения уравнений (4) и (6) легко показать (см. Tang и Cheng, 2004), что данные приемника n, описываемые уравнением (4), могут быть предсказаны путем линейного комбинирования данных других приемников согласно следующему уравнению: 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 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 ар (р=1, L, M); (Tufts, D.W. и Kumaresan R., 1982, Estimation of Frequencies ofMultiple Sinusoids: Making Linear Prediction Perform Like Maximum Likelihood, Proc. IEEE, 70, 75-89). Зная множители из уравнения (6), вместо волнового числа kp моды волны подставляем в это уравнение переменное волновое число k и используем его для построения многомодовой функции когерентности: Поскольку полиномиальная функция в уравнении (9) имеет такую же функциональную форму, что в уравнении (6), функция приближается к нолю, когда переменная k доходит до значения kp одного из корней (р=1, L, M) из уравнения (6); в таком случае функция когерентности в уравнении (9) будет приближаться к максимальному значению, равному 1. Для остальных значений k (безразмерный) модуль является большим, а значение функции когерентности низким; функция приближаетфункции внутри ся к нолю, если значение к далеко от значения kp. Таким образом, область высоких значений функции когерентности эффективно определяет траектории/тренды когерентной части данных в f-k плоскости, в особенности, когда данные описывают несколько мод распространения. 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 f-k преобразования (уравнение 1). Плотность данных f-k отражает распределение энергии волн в f-k 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 f-k 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. 2 Б и 2 В). Таким образом, функция когерентности данных при сравнении с плотностью энергии способна лучше определять тренды данных в f-k области. С помощью заданной функции когерентности (одномодовые данные: уравнение (5); многомодовые данные: уравнение (9, используемой в качестве фильтра когерентности (шаг 112), может быть осущест-5 013384 влена обработка с когерентной фильтрацией (шаг 114). В соответствии с одним из свойств (двухмерного) преобразования Фурье фильтрация или свертка данных X (z, t) в z-t области с помощью фильтра (фильтра когерентности) равнозначна умножению f-k преобразованных данных Х (k, ) на f-k спектр фильтра вf-k области. Таким образом, когерентно отфильтрованные параметры волн в f-k области, обозначаемые как Xcfil (k, ), просто получают согласно следующему уравнению: Поскольку функция когерентности coh(k, ) определяет траекторию/область мод распространения(когерентные данные) в f-k плоскости, при умножении f-k данных Х(k, ) на функцию данные остаются в когерентной области, а данные за ее пределами ослабляются/приглушаются, за счет чего подавляется некогерентная (или шумовая) часть данных. 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 с/фут по сравнению с обычной обратной величиной скорости распространения через обсадные трубы 57 с/фут,волны от обсадных труб могут эффективно подавляться (шаг 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 f-k плоскости (например, Yilmaz, 1987) (шаг 120). Область веерной формы ограничивают двумя (левой и правой линиями), исходящими из центра f-k плоскости. Эта область должна охватывать тренд данных нежелательного сигнала (шаг 124). Для фильтрации волны от обсадных труб с обратной величиной скорости распространения 57 с/фут соответствующая обратная величина скорости распространения на левой границе веера может быть установлена на уровне 57-20=с/фут, а на правой границе - на уровне 57-20=с/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 с/фут и 20 с/фут на правой границе. Затем данные отбрасывают путем приглушения значения Xcfil(k, ) в границах веера и тем самым подавляют нежелательный сигнал от обсадных труб. 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 f-k области используют обратную величину скорости распространения из уравнения (3) с целью сдвига данных и затем преобразования в f-k 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 с/фут, а обратная величина скорости распространения полезного сигнала от пласта равна 100 с/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 с/фут и 30 с/фут. После выполнения операции с использованием уравнения (10) данные Xcfil(k, ) 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. Когерентно отфильтрованные f-k спектральные данные Xcfil(k, ), подвергнутые или не подвергнутые веерной фильтрации, преобразуют обратно в z-t область с целью получения массива когерентно отфильтрованных параметров форм сигналов, согласно следующему уравнению (шаг 126): Если для продвижения вперед параметров форм сигналов приемника до преобразования данных в fk 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 описан-6 013384 ного способа приведены результаты применения метода когерентной фильтрации к обработке данных акустического каротажа. Пример 1. Пример реальных данных, иллюстрирующих процедуру когерентной фильтрации. На фиг. 2 А-2 Д 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. 2 А 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. На фиг. 2 Б показан соответствующий f-k спектр, в котором представлено несколько тесно сосредоточенных событий. Поскольку у этих низкочастотных данных отсутствует эффект зеркальных частот, к параметрам форм сигналов до f-k преобразования не применялся временной сдвиг. На фиг. 2 В показан график, полученный в результате применения функции когерентности к исходным данным согласно одномодовому сценарию (уравнение (5. Как показывает сравнение графиков на фиг. 2 Б и 2 В, на графикеf-k когерентности представлен определенный тренд данных в отличие от исходных f-k данных. На фиг. 2 Г проиллюстрированы свернутые f-k данные, показанные на фиг. 2 Б и 2 В. В результате обратногоf-k преобразования данных, показанных на фиг. 2 Г, во временную область получают когерентно отфильтрованные данные, показанные на фиг. 2 Д. Отфильтрованные f-k данные, получаемые путем умножения исходных данных на функцию когерентности, имеют преобладающий тренд в направлении дипольно-изгибной моды в f-k плоскости. В результате обратного преобразования данных получают массив отфильтрованных данных со значительно улучшенной когерентностью форм сигналов внутри массива. Пример 2. Извлечение продольной волны от пласта из акустических (синтезированных) данных каротажа при незацементированных обсадных трубах. 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. 3 А проиллюстрирована модель с незацементированными обсадными трубами, используемая для получения массива акустических данных, а на фиг. 3 Б показаны соответствующие смоделированные данные. Как и на фиг. 2 А, на фиг. 3 Б 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. 3 Б, было осуществлено прямое вычисление сходства и представлено в виде графика, показанного на фиг. 3 В. На графике,приведенном на фиг. 3 В, данные (справа) отображают преобладающий максимум волны от обсадных труб (обратная величина скорости волны = 57 с/фут) и слабое вступление волны от пласта (обратная величина скорости волны = 102 с/фут) при малой величине сходства/когерентности. На фиг. 3 Г проиллюстрирован когерентно отфильтрованный f-k спектр полезного сигнала от пласта при диапазоне обратных величин скорости продольной волны, показанном на фиг. 3 Б. Параметры волны были сдвинуты с использованием обратной величины ее скорости (102 с/фут), в результате чего данные находятся почти на частотной оси. Отмечаем, что показанное на фиг. 3 Г 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. 3 Д графиков осуществили обратное f-k преобразование данных, показанных на фиг. 3 Г. На этих графиках отображена поперечная волна от пласта плюс низкочастотная волна Стоунли. Как показано на фиг. 3 Е, последующее вычисление сходства показанных на фиг. 3 Д отфильтрованных данных отображает ярко выраженное вступление волны от пласта при 102 с/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 f-k фильтрации. Несмотря на то что нежелательная волна от обсадных труб может быть полностью не удалена из данных, показанных на фиг. 3 Г, из-за малой длины группы и разреженной пространственной дискретизации, когерентность нежелательной волны преимущественно устранена. Она устранена как из f-k спектра данных, так и коррелограммы сходства в пространственно-временной области. Пример 3. Применение к акустическим данных каротажа в обсаженном стволе скважины для извлечения обратной величины скорости продольной волны от пласта. 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. Аку-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. Пример 4. Обработка данных каротажа в процессе бурения для подавления влияния волн от зонда. 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 f-k 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 kNyquist 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). 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. 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. На фиг. 7 проиллюстрирована альтернативная система 4 а сбора данных для применения при каротаже во время бурения. В данном варианте осуществления система 4 а 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 поверх-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 US 6062081, выданном на имя Schendel, 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. 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. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ обработки сигнала, в котором получают сигнал, включающий полезную и нежелательную составляющие, преобразуют сигнал в частотно-волновочисленный (f-k) спектр, определяют в частотноволновочисленной области функцию когерентности, относящуюся к преобразованному сигналу, и осуществляют фильтрацию нежелательной составляющей сигнала путем перемножения функции когерентности и преобразованного сигнала. 2. Способ по п.1, в котором сигнал включает в себя массив акустических данных. 3. Способ по п.1, в котором сигнал представляет собой сигнал, получаемый при разведочных работах на углеводороды. 4. Способ по п.1, в котором дополнительно преобразуют упомянутые когерентно отфильтрованные волны во временную область. 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. 6. Способ по п.5, в котором в ствол нефтегазодобывающей скважины спускают группу приемников. 7. Способ по п.6, в котором упомянутая группа приемников установлена на зонде. 8. Способ по п.1, в котором дополнительно осуществляют зондирование толщи пород. 9. Способ по п.1, в котором упомянутый сигнал включает массив распространяющихся колебательных сигналов. 10. Способ по п.1, в котором упомянутый сигнал является акустическим сигналом. 11. Способ по п.1, в котором с целью получения сигнала дополнительно выдают генерированный сигнал. 12. Способ по п.1, в котором когерентно отфильтрованные волны Xcfil(k, ) определяют с помощью следующего уравнения: где coh(k, ) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, а Х(k, ) означает сигнал. 13. Способ обработки акустических сигналов, в котором получают сигнал, проходящий через углеводородосодержащую толщу пород, преобразуют акустический сигнал в частотно-волновочисленный (fk) 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. 14. Способ по п.13, в котором в ствол нефтегазодобывающей скважины спускают группу приемников. 15. Способ по п.13, в котором когерентно отфильтрованные волны Xcfil(k, ) определяют с помощью следующего уравнения: где coh(k, ) означает функцию когерентности одной или нескольких мод волн, a X(k, ) означает сигнал. 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.