大数据时代的现代测井解释技术

2018年11月

Drilling Completion

钻井完井

Chemical Engineering Design Communications化 工 设 计 通 讯

大数据时代的现代测井解释技术

王 栋

（中国石油青海油田公司测试公司，青海海西 816401）

摘　要：我国的一些钻井石油企业对于大数据背景下现代测井解释技术也越来越重视，并且在一些测井勘探开发中不断尝试并应用该技术，因为在测井相关资料数据整理和解释方面，利用大数据分析技术可以提高测井解释的准确度和数据处理的速度，在现代测井解释问题方面有着很好的促进作用。

关键词：大数据；现代测井；解释技术中图分类号：P631.81　　文献标志码：B　　文章编号：1003–6490（2018）11–0238–01

Analysis of Modern Logging Interpretation Technology in the Age of Big Data

Wang Dong

Abstract：Some drilling oil companies in China are paying more and more attention to modern logging interpretation technology in the context of big data，and they are constantly trying and applying some techniques in logging exploration and development because of the collation and interpretation of data related to logging.The use of big data analysis technology can improve the accuracy of logging interpretation and the speed of data processing，and has a good role in promoting modern logging interpretation problems.

Key words：big data；modern logging；interpretation technology目前，随着大数据、云计算的兴起和应用范围的不断增大，石油钻井相关企业生产速度提升、资料数据分析方面也越来越重视大数据和云计算的应用了。虽然我国大数据云计算的起步较晚，从数据处理方面获得利润也较低，但是随着大数据云计算应用的不断推广，在石油钻井行业里面，数据分析逐渐代替了传统测井资料处理的解释方法，比如实验、经验、物理统计等通过建模分析解释的方法逐渐被大数据云计算技术代替，并且解释分析的速率也提升了很多，精确度也提高了很多，这也是在石油钻井行业测井解释技术中需重视的原因之一，在未来的发展中，这种技术的应用也会有更好的效果。1 大数据时代的现代测井解释技术应用的现状

在现代测井解释技术分析中应用大数据分析技术主要的目的不是为了掌握这些庞大繁琐的数据信息，而是将这些庞大繁琐的数据含有的特定意义的数据结合测井解释相关联的进行专业化的处理，并运用到测井解释技术上，让所有人能够理解。

目前，石油钻井企业中大数据分析技术的应用还处在比较浅显和逐渐推广认识的过程中，在测井解释技术中涉及到的学科和专业知识非常多。目前，国内外的一些钻井勘探企业已经在向大数据分析技术方面靠拢，应用大数据自动采集和设备远程监控技术来对测井数据进行分析，在分析的过程中还会涉及到测井解释评价软件的应用，这种解释评价软件主要是利用现代技术综合的解决所收集的数据，国内许多大型的石油钻井企业都已经采用这种解释软件以及相应的解释平台，而且企业普遍认为根据对本行业大数据的挖掘与分析更能全面的发现问题、分析问题，在我国钻井企业也开始逐渐渗透大数据挖掘解决问题的思想了，因为对于各个行业领域，大数据的挖掘和运用代表着一种新的生产力和有效解决问题的新方法，所以在大数据背景下分析解释测井数据更能找到有效的解决方法。

2 大数据分析与测井解释技术的分析

2.1 大数据关键技术分析

这样才能更好地对庞大的数据库进行准确的解释分析。

2.2 大数据分析中的存储和导入处理

存储系统可以说是大数据分析技术中最核心的数据存储基础，在大数据处理中，这些存储系统不再是分散、单一的地层存储设备了，它将存储的空间融合成了一个体系，使其具备大存储量、高安全性、高可靠性、高准确性，满足大数据处理的应用要求，而且在个别分析中还可以进行虚拟化自动分层、全局缓存加速、弹性扩展等多功能的数据处理导入模式，可以说非常具有人性化的高科技处理分析方式，满足现阶段测井解释的分析需求。

2.3 数据挖掘

大数据分析技术和数据挖掘是分不开的，但是数据挖掘和数据分析技术的分析过程是不同的。数据挖掘一般不对数据进行设定某个分析标准，就是对现有的数据进行基于各种算法的计算，从而更好地实现大数据分析结果的预测，完成一些高级数据的分析需求；而数据分析就是要根据传统统计方法进行典型的分析和数理统计处理，这样分析的结果就要和实现预测的数据结果想接近，否则统计分析的就不合理。所以说在现代测井解释分析中，大数据分析技术的应用对结果预测更有说服性。

2.4 智能解释软件平台的发展和应用

大数据在测井解释技术中的应用首先是对测井数据库进行处理。对存放到数据库里面关于测井的各种数据（地质勘探数据、钻井数据、录井数据、测试数据、完井试验数据）进行分析，梳理测井解释文件，并且记录测井处理解释对数据的访问、服务程序以及相应参数的变化，这些细节都是大数据分析的关键，而且在分析过程中，成功案例和失败案例，研究成果以及多个服务程序的兼容式应用都要处理好，只有

收稿日期：2018–08–06作者简介：王栋（1987—） ，男，河北保定人，助理工程师，主要从

事测试、测井技术工作。

大数据分析技术的应用需要有合适的搭载平台，因为大数据分析不是凭空对数据进行分析的，它也需要分析设备和分析平台，之所以搭载分析平台是因为大数据分析技术是依赖于云计算、计算机互联网技术的，所以应用大数据分析技术要做好软件平台的开发，这个平台需要具备数据采集、数据记录、数据导入、数据存储和数据分析的基本功能，然后对需要分析的测井数据进行收集整理，在具备以上基本数据收集功能的基础上还要具备测井数据处理解释的功能，最后将解释好的分析结果进行输出，所以这个平台还要具备数据输出共享的功能，便于大家对分析解释结果的查阅。3 结束语

综上所述，大数据时代的到来给石油钻井企业的测井解释技术的应用和发展带来了新契机，同时也给测井解释的工程师们带来了新的挑战。在大数据应用的背景下，测井解释工程师们不仅要将传统的测井数据处理解释里面进行现代化的转变，还需要结合现代大数据分析技术的特点对测井解释技术进行融合，保障分析解释效率的同时也要确保精确度，但是大数据分析技术的应用确实给石油钻井行业测井解释技术的发展带来了动力和更好的发展前景。

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