基于MATLAB的随钻方位伽马数据图像的生成与处理

李富强 刘尊文 王 博 张胜鹏 张 昕

（1.西部钻探钻井工程技术研究院，克拉玛依 834000；2.中国石油大学（北京）机械与储运工程学院，北京 102249；3.西部钻探定向井公司，克拉玛依 834000）

我国非常规油气资源丰富，但储层多变，存在较高不确定性，并且部分储层为薄油藏和边际油藏等难动用储层，存在储层钻遇率低的问题。针对这些复杂的油气资源，水平井开采有能够有效提升产量和企业经济效益，因此被广泛应用到油气开采作用中[1]。随着油田勘探开发的不断深入，对大斜度井、水平井钻井实时地质导向要求日益提高，利用随钻伽马成像测井技术，可以及时判断钻头所在地层位置，及时调整钻进轨迹，保证钻头尽可能在有利储层内钻进，起到提高钻进速度、油气产量以及采收率的目的[2]。本文基于Matlab软件的数据计算以及图形处理功能，对所测量不同深度离散随钻方位伽马数据进行插值处理、数据整合，并与符合地质测井的色图进行匹配，经图像插值处理后得到随钻方位伽马测井图像，从而判断不同岩层地质属性，旨在提升钻井地质工作效率。

1 随钻方位伽马技术原理

传统随钻伽马测量仪是在随钻测量工具内安装自然伽马探测器，从而获取周围岩层放射出的伽马射线，由于无法控制工具方向性，测量参数反映出轨迹很多时候已经不在目标层，不能确定钻头从上面出层，还是从下面出层，因此也无法起到重返目标层的作用[3]。而随钻方位伽马探测器则采用钻铤式安装结构，将一个或多个伽马探测器对称安装于钻铤外壁缺口中，在钻井过程中通过旋转测量工具测量自然伽马射线的方位值，测量时要求仪器紧贴井壁，以求最大限度消除井眼内泥浆和间隙影响[4]。在钻具旋转过程中，探测器随钻铤一起旋转，利用井下扇区方位测量系统分时、分区累计来自各对应地层的自然伽马，经过实体刻度及修正技术得到国际通用的API数据，用于计算对应地层泥质含量[5]。另外再通过定向传感器，将8个扇区测量值与上、下伽马值匹配，进而确定伽马传感器上、下两个方位伽马测量值，最后将各个扇区伽马数据生成地质图像以及实时上传上、下伽马数据进行对比，从而确定在不同岩性中，如何调整钻头轨迹，以求其以最快速度重新钻回储集层中，系统示意图如图1所示[6]。

图1 方位伽马测量原理示意图

2 随钻方位伽马图像的生成

随钻方位伽马测井图像生成过程是一个相对复杂的过程，需要将随钻方位伽马测井仪得到的井下数据经过数据导入、插值运算、数据整合、色度标定等措施才能显示成像，最后还要根据图像显示效果进行评估，判断是否需要对图像进行去躁、滤波以及图像插值等一系列方法处理，从而增强图像质量，便于后期地质分析工作[7]。一次完整的处理成像流程框架如图2所示。

图2 流程框架图

通过随钻方位伽马测井仪得到的数据存储在txt文件中的，首先通过importdata函数将数据读入Matlab中，为便于后期数据处理，需要将其中测井数据中英文字符串分开，得到原始数据矩阵D、不同列向量深度、井斜和各扇区伽马值等井下测量信息；其次由于钻井过程中传输速率限制，无法采集井下全方位信息，而在每一个深度点上只有8个离散方位伽马值（本文以8个扇区为例），需要进行一些处理才能生成直观图像形式，为了使图像能够真实反映井下全方位情况，需要对不同深度离散的8个数据进行插值处理，获得连续方位伽马曲线，Matlab常用的插值方式有linear线性插值、nearest临近插值、spline三次样条插值和pchip三次Hermite多项式插值等，通过对比不同插值方式特点，本文选用Matlab的interp1的spline三次样条插值进行处理，选用该插值方式既能保证所测得离散伽马数据真实，又能得到一系列一阶、二阶导数连续光滑曲线。通过在区间内每隔1°取插值点，循环逐一调用原始数据矩阵D的行向量对每一个深度点的离散的8个数据值进行一维三次样条插值，来表达井下360°全方位伽马值变化情况，某深度点插值曲线如图3所示。

图3 某深度点插值曲线

将经过插值处理的伽马数据按坐标深度整理成井下全方位伽马数据数据矩阵Q，以便后续与特定颜色矩阵进行色度标定。为达到最佳视觉效果，突出井下岩层信息，需要找到符合地质成像特点的色图，参照斯伦贝谢公司heat色谱条，本文选用Matlab图像处理系统colormap的hot色图，该色图是由64×3个实数颜色矩阵表示，实数的大小在0到1之间，每一行是定义一种颜色的一个RGB向量。该色谱该的颜色由从黑色平滑过度到红色、橙色、黄色，最后到白色，其中选择浅色表示低伽马值，深色表示高伽马值[8]。通过colorbar语句显示色谱条如图4所示。

图4 colorbar色谱条

选择好合适色谱之后，将选定的hot色图颜色矩阵中元素与数据矩阵中的元素，根据数值大小完成映射关系，从而进行色度标定，初步生成随钻伽马测井图像。本文通过Matlab的imagesc函数，将伽马数值矩阵中数值大小转化为选定色谱中不同的颜色，进而完成色度标定，通过lable语句规定变量x是以方位角为边界，变量y为井深为边界，基于40组伽马模拟数据初步生成井深603～615m的随钻伽马测井图像，如图5所示。

3 随钻方位伽马图像的处理

在完成初步随钻伽马测井图像后，需要对成像效果进行评估，通过观察可以看出图像成像质量较差，不同伽马值之间对应颜色过渡不明显，存在阶梯现象，这是由于整个区间插值点选取数量相对较少引起的，此外相邻插值点之间可能存在数值阶跃现象，所以需要对生成图像进行图像增强处理，提高图像的质量[9]。通过Matlab图像处理工具箱的interp2二维插值函数linear最邻近插值法，利用已知邻近像素点色度值来生产未知像素点色度值，从而在不增加新像素点的情况下，对原有像素进行重新分布，使得原始图像再生成具有更高分辨率的图像，从而消除相邻插值点之间可能存在数值阶跃问题以及不同颜色之间的阶梯现象，使得图像平滑过渡，实现了图像质量提高目标，为后续测井图像应用解释提供准确地质资料，图像处理效果如图6所示。

图5 初步生成的随钻伽马测井图像

图6 处理后的随钻伽马测井图像

4 结语

随钻方位伽马成像测井是非常规油气藏开发的重要技术手段，本文通过一维interp1插值函数的spline三次样条插值方式，将井下离散伽马数据转换为能够反映井下全方位信息的插值曲线，并根据不同深度整合成完整数据矩阵与选定hot色谱进行色度标定，初步生成随钻伽马测井图像。接下来，借助Matlab的interp2二维插值函数，对原有图像插值处理进行优化，对比前后图片，发现处理后光谱图消除了原有的阶梯现象，不同颜色之间能够平滑过渡。与目前市场上的斯伦贝谢GeoFrame、阿特拉斯eXpress以及中油测井LEAD等软件平台相比，本文借助Matlab强大的数据及图像处理能力，实现了随钻方位伽马测井仪数据生成功能，从而更加直观反映了井下不同岩层信息图像，为后续地质钻井提供良好的技术支持，也为商业化软件发展打下了良好基础。