基于大數(shù)據(jù)的地質(zhì)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(fù)雜地層進(jìn)軍。傳統(tǒng)地質(zhì)錄井分析手段受限，急需大數(shù)據(jù)賦能，實(shí)現(xiàn)信息集成與地層精準(zhǔn)解析，滿足勘探新挑戰(zhàn)。聚焦基于大數(shù)據(jù)的地質(zhì)錄井儀器信息集成與地層精確分析，闡述如何借助大數(shù)據(jù)技術(shù)整合地質(zhì)錄井儀器多元信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)地層的精準(zhǔn)解析，旨在提升地質(zhì)勘探效率與準(zhǔn)確性，為油氣資源開(kāi)發(fā)、地質(zhì)研究等提供有力支撐。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；地質(zhì)錄井儀器；信息集成；地層分析；機(jī)器學(xué)習(xí)

一、前言

在地質(zhì)勘探領(lǐng)域，地質(zhì)錄井是獲得地下地質(zhì)信息至關(guān)重要的方法，對(duì)于揭示地層特征和指導(dǎo)油氣資源的開(kāi)發(fā)具有重要的指導(dǎo)意義。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、加工和分析已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，給地質(zhì)錄井工作帶來(lái)了新的契機(jī)。通過(guò)在地質(zhì)錄井儀器信息處理過(guò)程中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，深入挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，可以打破傳統(tǒng)分析的局限性，對(duì)地層有了更加準(zhǔn)確的了解，為后續(xù)的地質(zhì)工程決策提供了科學(xué)的依據(jù)，促進(jìn)地質(zhì)勘探行業(yè)朝著智能化和精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。

二、基于大數(shù)據(jù)的地質(zhì)錄井儀器信息集成與地層精確分析價(jià)值

地質(zhì)勘探過(guò)程中，地質(zhì)錄井儀器依托大數(shù)據(jù)進(jìn)行信息集成和地層精確分析顯示出不可替代的作用，給產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)新的生機(jī)。在提升勘探效率方面，在地質(zhì)錄井的傳統(tǒng)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(fèi)大量的時(shí)間和精力進(jìn)行整合和分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)成功地整合了各種信息，可以迅速匯集來(lái)自各種地質(zhì)錄井設(shè)備的數(shù)據(jù)，如顯示鉆井參數(shù)、展示氣測(cè)指標(biāo)或記錄巖屑特性的多源數(shù)據(jù)[1]。有了高效數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的支持，地質(zhì)人員能夠迅速地獲得綜合地質(zhì)信息而不必從大量孤立的數(shù)據(jù)中一一甄別，明顯地減少了勘探前的資料準(zhǔn)備工作，使得勘探方案的擬定更加快捷，加快了勘探進(jìn)程，使得資源開(kāi)采能夠更加快速地進(jìn)入實(shí)質(zhì)性階段，從而有效地節(jié)約了人力、物力成本。

在確保勘探的準(zhǔn)確性方面，這項(xiàng)技術(shù)也做出了突出的貢獻(xiàn)。地層結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，單靠單一數(shù)據(jù)或者傳統(tǒng)的分析方法很容易導(dǎo)致誤判。以大數(shù)據(jù)為支撐進(jìn)行地層精確分析，采用數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)之間隱藏關(guān)聯(lián)進(jìn)行深度剖析。例如，通過(guò)研究海量歷史地質(zhì)數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確地識(shí)別具體地層巖性、含油氣性和眾多地質(zhì)參數(shù)間的細(xì)微聯(lián)系，進(jìn)而準(zhǔn)確地判定未知地層。與傳統(tǒng)的靠經(jīng)驗(yàn)及簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析相比，判斷誤差大大降低，為后續(xù)鉆井作業(yè)的開(kāi)展提供了更加可靠的依據(jù)，減少了由于誤判而造成的無(wú)效鉆井及資源浪費(fèi)。

三、基于大數(shù)據(jù)的地質(zhì)錄井儀器信息集成方法

（一）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取策略

地質(zhì)錄井過(guò)程中涉及多種類型儀器，每一種儀器所生成的數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)以及內(nèi)容等均有不同，需要制定出科學(xué)、合理的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集策略[2]。

鉆井時(shí)，不同種類傳感器及監(jiān)測(cè)設(shè)備承擔(dān)著各種關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集。例如，鉆井參數(shù)儀就是獲得鉆井工程數(shù)據(jù)，對(duì)鉆壓、轉(zhuǎn)速和泵壓進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和記錄的一種重要儀器。通常，鉆壓的范圍是5至200噸，轉(zhuǎn)速可以從每分鐘幾十轉(zhuǎn)到上千轉(zhuǎn)，而泵壓則會(huì)根據(jù)不同的鉆井工況，通常保持在10至50兆帕左右。氣測(cè)錄井儀的主要功能是測(cè)定鉆井液中的各種氣體含量，其中常見(jiàn)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(dāng)遇到含有油氣的地層，其數(shù)值可能迅速上升到5%至50%甚至更高。要對(duì)這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合采集，就必須部署各種適配于各種儀器的數(shù)據(jù)采集接口。對(duì)于配備數(shù)字通信接口的設(shè)備，如使用RS485或Modbus TCP/IP協(xié)議的設(shè)備，可以直接通過(guò)相應(yīng)的通信線纜連接到數(shù)據(jù)采集服務(wù)器，并按照協(xié)議規(guī)定的格式和頻率讀取數(shù)據(jù)。對(duì)于輸出模擬量的傳感器，它們需要依賴數(shù)據(jù)采集模塊，將模擬的信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。同時(shí)，鑒于地質(zhì)錄井所處場(chǎng)地環(huán)境的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)采集是否穩(wěn)定可靠也是重中之重。關(guān)鍵數(shù)據(jù)可通過(guò)冗余采集實(shí)現(xiàn)多設(shè)備采集和互證。例如，對(duì)鉆壓數(shù)據(jù)在主傳感器收集的基礎(chǔ)上，另外部署備用傳感器，在主傳感器失效或者數(shù)據(jù)不正常的情況下，備用傳感器數(shù)據(jù)可以及時(shí)替補(bǔ)起來(lái)，保證數(shù)據(jù)連續(xù)完整，如圖1所示。

（二）數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化搭建

構(gòu)建一個(gè)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，是地質(zhì)錄井儀器信息集成至關(guān)重要的一環(huán)。地質(zhì)錄井野外資料需由分布于不同地點(diǎn)的各種儀器，傳送至數(shù)據(jù)處理中心集中分析與保存。野外數(shù)據(jù)傳輸主要靠有線與無(wú)線，對(duì)于位于數(shù)據(jù)處理中心附近且布線簡(jiǎn)便的設(shè)備，如安裝在鉆井平臺(tái)上的某些設(shè)備，建議使用以太網(wǎng)進(jìn)行有線連接[3]。以太網(wǎng)傳輸速率快，穩(wěn)定性強(qiáng)，通常能提供100Mbps乃至1Gbps的傳輸速率，可以滿足海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)男枰Ｍㄟ^(guò)布設(shè)超五類或者六類的網(wǎng)線實(shí)現(xiàn)儀器和數(shù)據(jù)交換機(jī)的連接，然后通過(guò)交換機(jī)匯集至數(shù)據(jù)處理服務(wù)器中。然而，對(duì)于地理位置偏僻或布線復(fù)雜的設(shè)備，如被安裝在井場(chǎng)附近用于環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)的傳感器，無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸方式顯得更加合適。當(dāng)前常見(jiàn)的無(wú)線傳輸技術(shù)包括WiFi、LoRa等。WiFi技術(shù)傳輸距離短，傳輸速率快，通常可達(dá)數(shù)十Mbps以上，適合井場(chǎng)中小規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。通過(guò)將WiFi接入點(diǎn)部署到適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)，儀器可通過(guò)無(wú)線網(wǎng)卡和接入點(diǎn)建立聯(lián)系并傳輸數(shù)據(jù)，如圖2所示。

LoRa技術(shù)以其低能耗和長(zhǎng)距離傳輸?shù)奶攸c(diǎn)而受到贊譽(yù)，其傳輸范圍可以達(dá)到數(shù)公里，特別適合對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速度要求不嚴(yán)格但需要進(jìn)行長(zhǎng)距離傳輸?shù)膱?chǎng)合。它的傳輸速率比較低，通常為數(shù)百bps至數(shù)十kbps，但是足夠某些環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和其他低頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枰Ｔ诰畧?chǎng)的周?chē)渴鹆薒oRa網(wǎng)關(guān)，該網(wǎng)關(guān)通過(guò)LoRa無(wú)線信號(hào)將傳感器收集到的數(shù)據(jù)傳送到網(wǎng)關(guān)，然后通過(guò)有線網(wǎng)絡(luò)或其他途徑將這些數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)處理中心。

（三）統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化流程

地質(zhì)錄井儀器生成的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)必須通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化流程才能實(shí)現(xiàn)集成與分析，從而排除數(shù)據(jù)格式差異所造成的阻礙[4]。

不同儀器的數(shù)據(jù)格式多種多樣。例如，鉆井參數(shù)儀可能以CSV（逗號(hào)分隔值）格式記錄數(shù)據(jù)，每一行代表一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)，各列分別對(duì)應(yīng)鉆壓、轉(zhuǎn)速、泵壓等參數(shù)。氣測(cè)錄井儀數(shù)據(jù)有可能采用自定義二進(jìn)制格式保存，含有大量氣體成分及濃度信息。要使數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，必須先制定出一套普遍適用的標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)定義了每一類資料的名稱、資料類型、單位和編碼規(guī)則。例如，對(duì)鉆壓數(shù)據(jù)規(guī)定它的數(shù)據(jù)類型是浮點(diǎn)數(shù)、單位是噸、編碼遵循國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)SI單位制。對(duì)于氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)，明確每種氣體的名稱縮寫(xiě)（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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，對(duì)不同形式的數(shù)據(jù)采取對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換方法。對(duì)CSV格式數(shù)據(jù)，可以通過(guò)編制數(shù)據(jù)解析程序?qū)⒚恳涣袛?shù)據(jù)按預(yù)先確定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)映射至相應(yīng)參數(shù)名稱之下，實(shí)現(xiàn)單位換算及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。例如，把本來(lái)用磅力表示的鉆壓數(shù)據(jù)變換成噸數(shù)，把字符串類時(shí)間數(shù)據(jù)變換成標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間戳格式等。

對(duì)二進(jìn)制格式數(shù)據(jù)，需按照儀器廠商給出的協(xié)議文檔編寫(xiě)專用解碼程序。通過(guò)對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)各字段的解析，抽取有用信息并根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)重新整理格式化。例如，氣測(cè)錄井儀二進(jìn)制數(shù)據(jù)所含氣體濃度信息經(jīng)解碼轉(zhuǎn)換成符合標(biāo)準(zhǔn)格式的體積百分比數(shù)據(jù)等。

四、基于大數(shù)據(jù)的地質(zhì)錄井儀器地層精確分析方法

（一）特征提取和降維技術(shù)的運(yùn)用

地質(zhì)錄井?dāng)?shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著大量信息，特征提取和降維是準(zhǔn)確分析地層至關(guān)重要的前置環(huán)節(jié)。原始數(shù)據(jù)維度高、冗余較多，將其直接應(yīng)用到分析中不但效率低而且會(huì)對(duì)結(jié)果造成干擾[5]。

特征提取階段對(duì)不同種類地質(zhì)錄井?dāng)?shù)據(jù)，采用具體算法進(jìn)行關(guān)鍵特征挖掘。在處理巖屑的圖像數(shù)據(jù)時(shí)，利用邊緣檢測(cè)技術(shù)，如Canny算子，可以準(zhǔn)確地描繪巖屑的外形，并從中提取其形態(tài)、紋理等關(guān)鍵特征，這些特征能夠揭示巖屑的來(lái)源和巖石的種類。由測(cè)井曲線資料出發(fā)，利用傅里葉變換把時(shí)域信號(hào)變換到頻域，得到了不同頻率分量能量分布的特點(diǎn)，而不同層位的地質(zhì)特性在頻域內(nèi)表現(xiàn)出特有的能量分布規(guī)律，并據(jù)此進(jìn)行地層識(shí)別。但是，抽取出來(lái)的特征維度通常還是很高的，降維技術(shù)就起到了決定性的作用，主成分分析（PCA）被認(rèn)為是降維技術(shù)中的常見(jiàn)方法之一。假定地質(zhì)錄井?dāng)?shù)據(jù)中含有許多參數(shù)，如鉆井液密度、電阻率和自然伽馬值，它們組成了一個(gè)高維的數(shù)據(jù)空間。PCA對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)方差的大小進(jìn)行排列，方差越大，所含原始數(shù)據(jù)信息也就越多。通常選擇前面的幾個(gè)主成分可以保留絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)特征，達(dá)到數(shù)據(jù)降維的目的。例如，在對(duì)原始的10維地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析之后，研究人員可能只需選擇前3至4個(gè)主成分，就可以保存超過(guò)90%的原始數(shù)據(jù)，不僅大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，還提高了后續(xù)的分析速度（見(jiàn)表1）。

線性判別分析（LDA）是另一種降維技術(shù)。與PCA的主要區(qū)別在于，LDA更多地考慮了數(shù)據(jù)的分類信息。地質(zhì)錄井過(guò)程中不同的層位可以認(rèn)為是不同的范疇，而LDA則是通過(guò)搜索一個(gè)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(yè)巖等地層的判別中，采用LDA降維處理地質(zhì)特征數(shù)據(jù)可以更加有效地凸顯各地層數(shù)據(jù)之間的差異性，對(duì)后續(xù)地層分類與鑒定提供了更多區(qū)分性強(qiáng)的特征。通過(guò)對(duì)特征提取和降維技術(shù)進(jìn)行有效運(yùn)用，建立了基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行地層精確分析的扎實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇和訓(xùn)練

地質(zhì)錄井?dāng)?shù)據(jù)特征提取和降維工作結(jié)束之后，選取適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且對(duì)其進(jìn)行高效訓(xùn)練是地層精確分析工作中的一個(gè)核心步驟。

決策樹(shù)模型是一種既直觀又容易理解的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別適合于地層的分類工作。它基于數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分層決策，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，分支表示測(cè)試輸出，葉節(jié)點(diǎn)表示類別。在決策樹(shù)的構(gòu)造中，通常采用信息增益（Information Gain）的方法選取最優(yōu)劃分屬性。信息增益的計(jì)算公式為：IG（D，a）=H（D）-H（D|a），其中，IG（D，a）表示屬性a對(duì)數(shù)據(jù)集D的信息增益，H （D）為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集D的條件熵。信息增益越大表示用屬性a分割數(shù)據(jù)集D得到的純度增加越多。

支持向量機(jī)（SVM）是一種被廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是在處理小樣本和非線性分類問(wèn)題方面表現(xiàn)尤為突出。針對(duì)復(fù)雜地層條件下低維空間中不同層位的地質(zhì)特征可能是線性不可分的，但是利用核函數(shù)把數(shù)據(jù)映射至高維空間中，可以尋找最佳的分類超平面從而達(dá)到對(duì)地層進(jìn)行精確劃分的目的。例如，在識(shí)別含油氣地層時(shí)，利用SVM對(duì)經(jīng)過(guò)特征提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)合適的核函數(shù)，如徑向基核函數(shù)，能夠?qū)蜌獾貙雍头呛蜌獾貙舆M(jìn)行有效區(qū)分，提高油氣勘探精度。

在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程中，地質(zhì)錄井?dāng)?shù)據(jù)需分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集。通常按照70%、15%、15%的比例來(lái)進(jìn)行分類。研究人員使用訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，并持續(xù)調(diào)整模型的各種參數(shù)。例如，決策樹(shù)的深度和SVM的懲罰參數(shù)，以確保模型在訓(xùn)練集上展現(xiàn)出優(yōu)越的表現(xiàn)。利用驗(yàn)證集對(duì)模型泛化能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，避免了模型過(guò)擬合，根據(jù)在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)篩選出最佳模型參數(shù)配置。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的合理選取與科學(xué)訓(xùn)練可以實(shí)現(xiàn)地層特征的精確分類與預(yù)測(cè)，從而為地質(zhì)勘探工作的開(kāi)展提供強(qiáng)有力的支撐。

五、結(jié)語(yǔ)

依托大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)地質(zhì)錄井儀器信息集成和地層精確分析給地質(zhì)勘探領(lǐng)域帶來(lái)創(chuàng)新變革。通過(guò)多源數(shù)據(jù)集成和先進(jìn)分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)地層深度和準(zhǔn)確性的認(rèn)識(shí)，對(duì)于提高勘探效率、降低成本和保證油氣資源開(kāi)發(fā)效果顯著。在今后的工作中，需要進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)、不斷完善算法、滿足復(fù)雜地質(zhì)條件的需求、培養(yǎng)復(fù)合型專業(yè)人才、促進(jìn)大數(shù)據(jù)和地質(zhì)錄井的深度融合等，為地質(zhì)勘探行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)新的動(dòng)力，有助于在更深層和復(fù)雜的地層中有效地尋找資源，為國(guó)家能源戰(zhàn)略和地質(zhì)科研事業(yè)的發(fā)展服務(wù)。

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作者單位：大慶鉆探工程有限公司地質(zhì)錄井公司（地質(zhì)研究院）

責(zé)任編輯：王穎振 楊惠娟