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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119761188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411834382.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法是由杨国锋;陈猛;刘向君;吴晓龙;刘东明;刘国权;陈强设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法，主要用于计算脉冲中子测井采集的伽马能谱的展宽系数。伽马能谱的展宽可视为高斯响应矩阵与未展宽能谱的卷积，本发明利用不同元素的特征伽马射线能量作为先验知识来为能谱中特征峰区域内的道址设置附加权重，并设计了附加权重值的计算方案。同时结合加权最小二乘法提出了一种具有能谱特征约束的展宽系数计算目标函数。进而采用群体智能优化方法对目标函数进行求解，确定展宽系数，是一种准确高效的伽马能谱定量分析方法，实现了伽马能谱展宽系数的准确计算，为后续脉冲中子测井能谱数据解析及地层属性评价奠定了基础。

本发明授权一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法在权利要求书中公布了：1.一种脉冲中子测井伽马能谱展宽系数计算方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： Step1：开展标准刻度井实验采集伽马能谱，标准刻度井为地层与井眼成分以及井结构参数已知的人工模拟井，在实验时将脉冲中子测井仪置入模拟井的井眼中，并连续采集多张伽马能谱，将多张伽马能谱进行累加并计算各道平均值来降低放射性统计涨落的影响，将由此获得的累计平均谱作为脉冲中子测井仪器在标准刻度井中的测量伽马能谱，如式1所示： 式中，Cij为测量的第i条能谱的第j道计数，NN为采集到的伽马能谱数量，为累计平均谱的第j道计数； Step2：根据标准刻度井实验条件建立蒙特卡罗模拟模型并模拟未展宽的入射伽马能谱，根据刻度井实验中的标准刻度井成分与结构参数以及实验中脉冲中子测井仪的具体参数建立蒙特卡罗数值模拟模型，利用蒙特卡罗数值模拟技术模拟标准刻度井实验中测井仪器闪烁体探测器测量的未展宽的伽马能谱，虽然在实际测量中闪烁体探测器的响应过程无法避免，但通过数值模拟的方法则可以消除闪烁体探测器的响应； Step3：基于入射元素特征伽马射线能量建立能谱特征权重矩阵，由于标准刻度井中的成分已知，根据元素的特征伽马能量确定出伽马能谱中的典型特征峰，理论上，展宽系数决定了特征峰的峰宽大小，在特征峰所在范围内要求展宽后的伽马能谱与实际测量能谱之间具有较高的吻合程度，因此为特征峰范围内的道址附加更高的权重，这部分附加权重通过能谱特征权重矩阵W1来实现，该矩阵可以表示为： 式中，n为选择的特征峰个数，m为伽马能谱长度，为第n个特征峰所在区域内第pk道所具有的附加权重，FWHM为能谱特征峰半高宽，在设计该矩阵时，所选择的峰区只有其FWHM内的道址数据才具有附加权重，因此设计了一种基于Sigmoid函数的非线性加权方案来计算FWHM内的各道址的附加权重值，该加权方案可表示为： 式中，wip为第i个峰区内第p道的附加权重值，dip为第i个峰区内峰位道址和峰区内第p道间的距离； Step4：基于加权最小二乘法以及能谱特征权重矩阵构建目标函数，目标函数的主体部分为计算能谱与测量能谱间的逐道误差的平方和，为保证各能道之间是等精度计算的，在加权最小二乘法中各道所对应的权重为： 式中，u1um为伽马能谱各道址计数，结合最小二乘法与能谱特征权重矩阵，可构造出计算展宽系数的目标函数： 式中，si和ui分别是计算出的展宽能谱和实际测量的能谱第i道的计数，λ为加权系数，反映了由能谱特征权重矩阵构造出的附加约束在整个目标函数中的重要性，n为所选择的特征峰个数，pjk为第j个特征峰的峰区内所具有的道址数，w2i为第i道所具有的权重值，w1ji为第j个峰区内第i道所具有的附加权重值，结合加权最小二乘权重矩阵W2和能谱特征权重矩阵W1可将目标函数式5写作矩阵形式： Fs＝u-sTW2u-s+λu-sTW1TW1u-s6 由于展宽能谱可以根据闪烁体探测器的高斯响应矩阵计算而来，因此目标函数矩阵形式可以改写为高斯响应矩阵的函数： FH＝u-HxTW2u-Hx+λu-HxTW1TW1u-Hx7 通过计算最优的高斯响应矩阵即可获得伽马能谱展宽系数； Step5：通过群体智能优化算法求解最优展宽系数，根据仪器闪烁体探测器的展宽机制，高斯响应矩阵H中的元素之间有很强的相关性，因此可以将式7所示的矩阵方程看作是展宽系数a、b、c的函数，展宽系数的计算过程看作是一个高维约束优化问题，表示为： 式中，M为标准刻度井实验的次数，函数fia,b,c为由第i次标准刻度井实验测量能谱所建立的目标函数，采用粒子群算法这一典型的群体智能算法来实现目标函数的全局最优解计算，获得最优的伽马能谱展宽系数，粒子群算法首先初始化一组粒子作为潜在解，解的适应度由目标函数确定，在第k次迭代中，第i个粒子通过跟踪个体最优位置Pik和全局最优位置来更新其自身的速度Vik和位置以寻找最优解，如式9和式10所示： 式中，ω为惯性权重，c1和c2为加速因子，r1和r2为分布在[0，1]范围内的随机数，利用蒙特卡罗模拟获得标准刻度井实验中闪烁体探测器中未展宽的伽马能谱，在预设的能谱特征约束条件下，根据建立的目标函数求解实测伽马能谱与计算伽马能谱之间的误差平方和，为了保证实测能谱与计算能谱在同一数量级，在计算过程中需要对两者进行归一化处理，两者间逐道误差的平方和即为粒子群算法迭代中的适应性评价准则，最终当算法收敛后即可获得最优的伽马能谱展宽系数。

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