名詞解釋
由雷達發射、經散射而返回被雷達天線所接受而用的時間。
實驗套用
在功能成像實驗中，圖像的空間分辨可達到、甚至優於PET圖像的空間分辨，還多了一個時間維可以測量神經活動過程。雖然，在時間分辨上還不能與EEG相比，但其良好的空間特性在功能神經成像方面獨具特色。
EPI最大的優點在於它作為一種多層成像技術時可在高解析度的前提下對全腦進行定位。比如，大約5s就可得到一個解析度在三個方向上均為3mm的64×64×64的圖像矩陣。每層的TR為5s，在fMRI場強條件下組織和血液中的T1為1s的數量級，飽和效應很小。而且，EPI及其派生技術(如Single-ShotGRASE，Single-ShotSpiralEPI)的獲取信息率(即單位時間的信噪比)最高。
快速獲取圖像數據在研究人腦活動時至關重要。首先，許多研究感知和認知的任務必須在幾分鐘之內連續進行，不能出現習慣、疲勞或者厭煩。其次，要求空間解析度為1~2mm，所以保持頭部位置不變是非常必要的。受試者在MRI磁體之中呆的時間越長，越容易產生大的移動。第三，儘量做到同步獲取全腦的狀態。通常20~30層才能覆蓋全腦，這意味著單層的數據獲取時間要遠比腦血管的血液動力學回響時間(6~8s)短。只有EPI技術可以勝任此工作:它的速度達到以上的標準，並且具有較好的空間解析度和信號/噪聲比(SNR)。
象FLASH這樣快速的梯度回波技術可在1~10s內得一單層數據，這種方法得到的空間解析度非常高(平面內1mm數量級)。如果想得到非常精確的腦溝回的解剖信息應該選擇FLASH方法。FLASH的局限性在於獲取多層數據時耗時太長。所以它可作為一種對腦局部研究時的方法。
估算參數
利用多回波時間、雙等待時間MRIL測井估算油粘度
粘度是影響儲層特性的重要參數，油粘度是決定三次採油方法的重要指標。得到儲層流體的常規方法有試井採集、鑽桿採集及井下流體採樣等。但這些方法採集的流體樣品常常不代表流體在儲層中的真正狀態，由此計算出的關鍵參數給儲層開發和經濟評估帶來了不確定性。
理想的方法是當流體在儲層時完成井下的流體分析。NMR測井是實現井下流體分析的方法之一。通過控制NMR測井的採集參數可以進行油氣劃分，在一個採集序列中使用不同的等待時間（TW）可以成功地區分水和油，然後使用不同的回波間隔（TE）確定代表油信號的流體粘度。用該方法定量確定了阿根庭SanJorge盆地的儲層油粘度。該文詳細討論了用於估算油粘度的多回波間隔、雙等待時間NMR測井採集序列的參數和數據處理方法，並強調用T2分析法時可以不需磁場梯度強度（如果內磁場梯度不可忽視，該值常常很難確定）。
在估算SanJorge盆地的儲層油粘度時，用T1法和T2法均不需要儲層岩石和流體特性的先驗信息。在NMR粘度測量之前，人們認為該層段為重油，但NMR分析出的油粘度值小於5厘泊，隨後的PVT數據和產出的輕油證實了NMR估算的結果。利用多回波間隔、雙等待時間MRIL測井法，S.Chen等已經在世界許多儲層中分析了油的粘度，這些儲層中油粘度範圍是1～16厘泊，其中部分地區進行了單獨的油粘度測試，其結果與MRIL測井求出的結果一致。
