基于大數據的地質錄井儀器信息集成與地層精確分析

摘要：全球能源需求攀升，油氣勘探向復雜地層進軍。傳統地質錄井分析手段受限，急需大數據賦能，實現信息集成與地層精準解析，滿足勘探新挑戰。聚焦基于大數據的地質錄井儀器信息集成與地層精確分析，闡述如何借助大數據技術整合地質錄井儀器多元信息，運用數據挖掘、機器學習算法實現地層的精準解析，旨在提升地質勘探效率與準確性，為油氣資源開發、地質研究等提供有力支撐。

關鍵詞：大數據；地質錄井儀器；信息集成；地層分析；機器學習

一、前言

在地質勘探領域，地質錄井是獲得地下地質信息至關重要的方法，對于揭示地層特征和指導油氣資源的開發具有重要的指導意義。在大數據時代，對海量數據進行存儲、加工和分析已經成為現實，給地質錄井工作帶來了新的契機。通過在地質錄井儀器信息處理過程中引入大數據技術，對多源數據進行有效整合，深入挖掘數據之間的潛在關聯，可以打破傳統分析的局限性，對地層有了更加準確的了解，為后續的地質工程決策提供了科學的依據，促進地質勘探行業朝著智能化和精準化的方向發展。

二、基于大數據的地質錄井儀器信息集成與地層精確分析價值

地質勘探過程中，地質錄井儀器依托大數據進行信息集成和地層精確分析顯示出不可替代的作用，給產業的發展帶來新的生機。在提升勘探效率方面，在地質錄井的傳統模式中，各種儀器的資料都是零散和孤立的，需要工作人員花費大量的時間和精力進行整合和分析。大數據技術成功地整合了各種信息，可以迅速匯集來自各種地質錄井設備的數據，如顯示鉆井參數、展示氣測指標或記錄巖屑特性的多源數據[1]。有了高效數據處理平臺的支持，地質人員能夠迅速地獲得綜合地質信息而不必從大量孤立的數據中一一甄別，明顯地減少了勘探前的資料準備工作，使得勘探方案的擬定更加快捷，加快了勘探進程，使得資源開采能夠更加快速地進入實質性階段，從而有效地節約了人力、物力成本。

在確保勘探的準確性方面，這項技術也做出了突出的貢獻。地層結構復雜多樣，單靠單一數據或者傳統的分析方法很容易導致誤判。以大數據為支撐進行地層精確分析，采用數據挖掘與機器學習算法對海量數據之間隱藏關聯進行深度剖析。例如，通過研究海量歷史地質數據，機器學習模型可以準確地識別具體地層巖性、含油氣性和眾多地質參數間的細微聯系，進而準確地判定未知地層。與傳統的靠經驗及簡單數據分析相比，判斷誤差大大降低，為后續鉆井作業的開展提供了更加可靠的依據，減少了由于誤判而造成的無效鉆井及資源浪費。

三、基于大數據的地質錄井儀器信息集成方法

（一）多源異構數據的獲取策略

地質錄井過程中涉及多種類型儀器，每一種儀器所生成的數據格式、結構以及內容等均有不同，需要制定出科學、合理的多源異構數據采集策略[2]。

鉆井時，不同種類傳感器及監測設備承擔著各種關鍵數據的采集。例如，鉆井參數儀就是獲得鉆井工程數據，對鉆壓、轉速和泵壓進行實時監控和記錄的一種重要儀器。通常，鉆壓的范圍是5至200噸，轉速可以從每分鐘幾十轉到上千轉，而泵壓則會根據不同的鉆井工況，通常保持在10至50兆帕左右。氣測錄井儀的主要功能是測定鉆井液中的各種氣體含量，其中常見的氣體有甲烷、乙烷、丙烷等，但在正常地層中，甲烷的含量可能較低，范圍在0.1%至1%之間。然而，當遇到含有油氣的地層，其數值可能迅速上升到5%至50%甚至更高。要對這些多源異構數據進行綜合采集，就必須部署各種適配于各種儀器的數據采集接口。對于配備數字通信接口的設備，如使用RS485或Modbus TCP/IP協議的設備，可以直接通過相應的通信線纜連接到數據采集服務器，并按照協議規定的格式和頻率讀取數據。對于輸出模擬量的傳感器，它們需要依賴數據采集模塊，將模擬的信號轉化為數字形式，然后再進行數據采集。同時，鑒于地質錄井所處場地環境的復雜性，數據采集是否穩定可靠也是重中之重。關鍵數據可通過冗余采集實現多設備采集和互證。例如，對鉆壓數據在主傳感器收集的基礎上，另外部署備用傳感器，在主傳感器失效或者數據不正常的情況下，備用傳感器數據可以及時替補起來，保證數據連續完整，如圖1所示。

（二）數據傳輸網絡的優化搭建

構建一個高效、穩定的數據傳輸網絡，是地質錄井儀器信息集成至關重要的一環。地質錄井野外資料需由分布于不同地點的各種儀器，傳送至數據處理中心集中分析與保存。野外數據傳輸主要靠有線與無線，對于位于數據處理中心附近且布線簡便的設備，如安裝在鉆井平臺上的某些設備，建議使用以太網進行有線連接[3]。以太網傳輸速率快，穩定性強，通常能提供100Mbps乃至1Gbps的傳輸速率，可以滿足海量實時數據快速傳輸的需要。通過布設超五類或者六類的網線實現儀器和數據交換機的連接，然后通過交換機匯集至數據處理服務器中。然而，對于地理位置偏僻或布線復雜的設備，如被安裝在井場附近用于環境參數監測的傳感器，無線數據傳輸方式顯得更加合適。當前常見的無線傳輸技術包括WiFi、LoRa等。WiFi技術傳輸距離短，傳輸速率快，通常可達數十Mbps以上，適合井場中小規模數據傳輸。通過將WiFi接入點部署到適當的地點，儀器可通過無線網卡和接入點建立聯系并傳輸數據，如圖2所示。

LoRa技術以其低能耗和長距離傳輸的特點而受到贊譽，其傳輸范圍可以達到數公里，特別適合對數據傳輸速度要求不嚴格但需要進行長距離傳輸的場合。它的傳輸速率比較低，通常為數百bps至數十kbps，但是足夠某些環境監測數據和其他低頻數據傳輸的需要。在井場的周圍部署了LoRa網關，該網關通過LoRa無線信號將傳感器收集到的數據傳送到網關，然后通過有線網絡或其他途徑將這些數據傳送到數據處理中心。

（三）統一數據格式的標準化流程

地質錄井儀器生成的多源異構數據必須通過統一數據格式的標準化流程才能實現集成與分析，從而排除數據格式差異所造成的阻礙[4]。

不同儀器的數據格式多種多樣。例如，鉆井參數儀可能以CSV（逗號分隔值）格式記錄數據，每一行代表一個時間點的測量數據，各列分別對應鉆壓、轉速、泵壓等參數。氣測錄井儀數據有可能采用自定義二進制格式保存，含有大量氣體成分及濃度信息。要使數據格式統一，必須先制定出一套普遍適用的標準。該標準定義了每一類資料的名稱、資料類型、單位和編碼規則。例如，對鉆壓數據規定它的數據類型是浮點數、單位是噸、編碼遵循國際標準SI單位制。對于氣體成分數據，明確每種氣體的名稱縮寫（甲烷為CH4、乙烷為C2H6等）以及濃度的表示方法（體積百分比）。在對數據進行標準化時，對不同形式的數據采取對應的轉換方法。對CSV格式數據，可以通過編制數據解析程序將每一列數據按預先確定的數據標準映射至相應參數名稱之下，實現單位換算及數據類型轉換。例如，把本來用磅力表示的鉆壓數據變換成噸數，把字符串類時間數據變換成標準時間戳格式等。

對二進制格式數據，需按照儀器廠商給出的協議文檔編寫專用解碼程序。通過對二進制數據各字段的解析，抽取有用信息并根據數據標準重新整理格式化。例如，氣測錄井儀二進制數據所含氣體濃度信息經解碼轉換成符合標準格式的體積百分比數據等。

四、基于大數據的地質錄井儀器地層精確分析方法

（一）特征提取和降維技術的運用

地質錄井數據中蘊藏著大量信息，特征提取和降維是準確分析地層至關重要的前置環節。原始數據維度高、冗余較多，將其直接應用到分析中不但效率低而且會對結果造成干擾[5]。

特征提取階段對不同種類地質錄井數據，采用具體算法進行關鍵特征挖掘。在處理巖屑的圖像數據時，利用邊緣檢測技術，如Canny算子，可以準確地描繪巖屑的外形，并從中提取其形態、紋理等關鍵特征，這些特征能夠揭示巖屑的來源和巖石的種類。由測井曲線資料出發，利用傅里葉變換把時域信號變換到頻域，得到了不同頻率分量能量分布的特點，而不同層位的地質特性在頻域內表現出特有的能量分布規律，并據此進行地層識別。但是，抽取出來的特征維度通常還是很高的，降維技術就起到了決定性的作用，主成分分析（PCA）被認為是降維技術中的常見方法之一。假定地質錄井數據中含有許多參數，如鉆井液密度、電阻率和自然伽馬值，它們組成了一個高維的數據空間。PCA對原始數據進行線性變換，使其投影為一組新的正交基，就是主成分。這些主成分按數據方差的大小進行排列，方差越大，所含原始數據信息也就越多。通常選擇前面的幾個主成分可以保留絕大部分數據特征，達到數據降維的目的。例如，在對原始的10維地質數據進行PCA分析之后，研究人員可能只需選擇前3至4個主成分，就可以保存超過90%的原始數據，不僅大幅度地減少了數據量，還提高了后續的分析速度（見表1）。

線性判別分析（LDA）是另一種降維技術。與PCA的主要區別在于，LDA更多地考慮了數據的分類信息。地質錄井過程中不同的層位可以認為是不同的范疇，而LDA則是通過搜索一個投影方向，使得同一類資料投影之后盡量集聚，而不同范疇的資料則盡量分離。例如，在砂巖、泥巖、頁巖等地層的判別中，采用LDA降維處理地質特征數據可以更加有效地凸顯各地層數據之間的差異性，對后續地層分類與鑒定提供了更多區分性強的特征。通過對特征提取和降維技術進行有效運用，建立了基于大數據進行地層精確分析的扎實數據基礎。

（二）機器學習模型的選擇和訓練

地質錄井數據特征提取和降維工作結束之后，選取適當的機器學習模型，并且對其進行高效訓練是地層精確分析工作中的一個核心步驟。

決策樹模型是一種既直觀又容易理解的機器學習方法，特別適合于地層的分類工作。它基于數據特征進行分層決策，每個內部節點表示一個屬性上的測試，分支表示測試輸出，葉節點表示類別。在決策樹的構造中，通常采用信息增益（Information Gain）的方法選取最優劃分屬性。信息增益的計算公式為：IG（D，a）=H（D）-H（D|a），其中，IG（D，a）表示屬性a對數據集D的信息增益，H （D）為數據集D中的信息熵以度量其不確定性，H （D|a）為給定屬性a條件下數據集D的條件熵。信息增益越大表示用屬性a分割數據集D得到的純度增加越多。

支持向量機（SVM）是一種被廣泛應用的機器學習模型，特別是在處理小樣本和非線性分類問題方面表現尤為突出。針對復雜地層條件下低維空間中不同層位的地質特征可能是線性不可分的，但是利用核函數把數據映射至高維空間中，可以尋找最佳的分類超平面從而達到對地層進行精確劃分的目的。例如，在識別含油氣地層時，利用SVM對經過特征提取的數據進行訓練，通過合適的核函數，如徑向基核函數，能夠對含油氣地層和非含油氣地層進行有效區分，提高油氣勘探精度。

在訓練機器學習模型的過程中，地質錄井數據需分成訓練集、驗證集以及測試集。通常按照70%、15%、15%的比例來進行分類。研究人員使用訓練集的數據來訓練模型，并持續調整模型的各種參數。例如，決策樹的深度和SVM的懲罰參數，以確保模型在訓練集上展現出優越的表現。利用驗證集對模型泛化能力進行評價，避免了模型過擬合，根據在驗證集上的性能表現篩選出最佳模型參數配置。通過機器學習模型的合理選取與科學訓練可以實現地層特征的精確分類與預測，從而為地質勘探工作的開展提供強有力的支撐。

五、結語

依托大數據實現地質錄井儀器信息集成和地層精確分析給地質勘探領域帶來創新變革。通過多源數據集成和先進分析方法實現對地層深度和準確性的認識，對于提高勘探效率、降低成本和保證油氣資源開發效果顯著。在今后的工作中，需要進一步強化數據安全防護、不斷完善算法、滿足復雜地質條件的需求、培養復合型專業人才、促進大數據和地質錄井的深度融合等，為地質勘探行業的可持續發展帶來新的動力，有助于在更深層和復雜的地層中有效地尋找資源，為國家能源戰略和地質科研事業的發展服務。

參考文獻

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[4]楊曉東.地質錄井技術在海拉爾煤層氣井中的應用[J].西部探礦工程，2024，36（11）：101-103+108.

[5]米耀楠.地質錄井技術簡述及在H12-P3井高效施工中的應用[J].西部探礦工程，2024，36（10）：54-56+59.

作者單位：大慶鉆探工程有限公司地質錄井公司（地質研究院）

責任編輯：王穎振 楊惠娟