随钻遥测成像测井数据处理技术研究

王家进 （中国石油集团钻井工程技术研究院，北京102206）

随钻遥测成像技术[1，2]是随钻测井中高端技术，用于识别地层界面变化，进行地质导向作业，具有常规测井无法比拟的优势。然而由于图像信息量较大，常规无线遥测系统[3，4]信息传输速率通常较低，信道容量无法满足大信息量图像的实时传输。因此，要实现井底地层测量参数的实时成像，就需要对原始图像信息进行处理，即高度压缩后传输。目前国外已有成熟的产品可以应用[5]，但其技术细节仍属商业秘密。国内关于随钻遥测成像技术的研究，还仅限于方位地层参数的随钻测量技术及方法研究[6～8]，由于传输信道的局限性，还远不能达到连续实时成像的程度。此外，多数关于成像测量技术的研究多侧重于成像原理和成像结果的应用[9～13]，可应用的成熟技术多针对于常规有缆测井成像[14～16]，并不适用于无线随钻实时传输。无线传输信道具有低速特点 （通常为每秒数个比特），所能实时传输的信息量非常有限，常规图像压缩方法[14～16]难于凑效。为此，笔者从研究随钻遥测成像测井的特征入手，通过提取图像特征点，将图像高度压缩，然后对经由无线遥测系统传到地面的高度压缩图像数据进行图像重构，来解决随钻遥测成像的实时传输问题。

1 随钻遥测成像测井图像特征提取

1.1 随钻遥测成像测井数据图像描述方法

地层剖面特性决定了随钻井壁或井周成像普遍具有如下特点：连续、缓变、周向闭合。缓变的图像可以由控制点描述，以实现图像信息的高度压缩。控制点的选取以能反映缓变图像边界为准，如果图像突变，可以反映图像的明显变化。由于通常同一地层内图像变化幅度不大，仅在地层边界附近图像会有剧烈变化，因此这些控制点多能反映地层界面或属性的改变，这对于实现地质导向钻井作业具有重要意义。

常规测井图像是由若干测量参数数据点经过映射着色后绘制而成，直接传输图像并不合适，因为图像信息要比数据信息大很多。因此，该次研究在讨论图像压缩时，并不是传统意义上的色彩图像，而是一个数据图像，由数据构成，而不是色点。测量探头在某一时点或深度点完成一周测量后获得的数据点在极坐标系内可以构成一条闭合曲线s，不同时点或深度点所测得的一系列闭合曲线就形成了一个类似柱面的柱形曲面，如图1所示。随着时间推移或深度变化，图像是沿时间轴 （t）或深度轴 （l）不断延伸。

通常井底仪器只能得到以时点为纵轴的图像，需要进行时－深转换，才能得到反映地层空间变化的图像。在实际传输时，进行图像特征提取只能基于时轴坐标。在进行数据图像特征提取时，以该时点的扫描采样曲线为对象，抽取表征该曲线的特征点进行传输，在随后的传输中，选择某时点要传输的抽样点时，剔除与上次传输抽样点位置和数值都相近的点。为完整描述数据图像在周向与纵向二纬尺度上的变化，可分2个步骤进行图像特征的提取：一是对某一时间点 （对应某一深度）的周向扫描采样曲线进行特征提取；二是对某一方向不同时点 （对应该方向不同深度）进行纵向曲线特征提取。

1.2 周向采样曲线特征提取

为避免采样噪声干扰，在处理数据集之前都要经过滤波处理，由于地层属性的测量数值通常是缓变的，即便在边界处测量数值也存在过渡带，因此一个适当的低通滤波器是去除噪声干扰的好方法。经过滤波平滑后的周向采样曲线在极坐标系内表现为一条闭合曲线，对于均质地层这条闭合曲线可以近似一个圆 （图2（a））；对于各向异性地层，则会出现扭曲 （图2（b））。在地层界面处，该曲线的形状与井眼轴线和地层界面夹角有关，非垂直相交时，大体上表现为类似梨形的不规则椭圆形状 （图2（c））。因此该类曲线特征的提取以能够反映曲线曲率的突变为主。如图2（c）所示，可取曲率变化梯度拐点（图2中1～4）为特征点，而且如果曲线具有对称性，可以只取一半曲线的特征点来描述该曲线，进一步压缩曲线信息。为防止曲线抖动增加曲线描述的复杂性，可以设置一个阈值，仅将曲率变化量连续（一定区间）超过阈值的拐点标记为特征点。事实上，可以设计一个合理的积分－微分滤波器，该滤波器可以过滤小的抖动、保留大的起伏，滤波后超过一定数值的曲线极点可以作为曲线特征点的提取依据。

图1 随钻测井数据图像

图2 周向扫描采样曲线

1.3 纵向采样曲线特征提取

与常规测井曲线一样，纵向曲线的变化特征与地层沿井眼轴向的层序变化有关，在均质地层内表现直线，非均质地层内存在波动，地层界面处有起伏 （图3）。因此纵向曲线的特征提取以能够识别曲线起伏为主。同样，为防止曲线抖动增加曲线描述的复杂性，也可以设置一个阈值，仅将数值变化量连续 （一定区间）超过阈值的拐点标记为特征点。与提取周向采样曲线特征点的方法类似，也可以用滤波的方法提取特征点。如图3所示，所提取的特征点1～4用于描述曲线起伏形态。

1.4 特征点合并

图3 纵向采样曲线

经过上述2个步骤，提取的周向曲线与纵向曲线特征点相比原始测量数据已经大幅降低，但这2个途径所得到特征点中可能包含重复点或位置相近且数值相近的点，可以将这些点合并为一个点，进一步压缩数据。基于地层测量数据的缓变特征，经过上述步骤处理后的数据被大幅度压缩，可以经由数据传输速率较低的随钻遥测系统传输通道上传到地面上来。

2 成像数据的图像重构

如上所述，井下所测量的地层信息被高度压缩，这个过程损失许多地层细微信息，属于有损压缩，因此在地面接收到这些压缩数据后，需要对地层信息进行重构，这个过程是图像复原过程。与常规图像重构过程[17～20]有所不同，所接收到的数据为描述地层的特征点，这些点表现为一系列稀落的不规则散点，在进行成像着色之前，需要进行网格化插值处理。网格化插值方法有很多种，如Shepard法、反距离平均法、线性插值三角网格法、Kriging法等[21～25]。这些插值方法各有特点，该次研究不讨论这些插值方法的细节，只讨论图像重构过程。在利用得到的不规则散点进行图像重构时，采用了三角网/线形插值法，因为该插值方法能够严密遵守特征数据点约束，而且计算简单，容易实现。由于特征数据点较稀少，严格尊重数据点的约束对于复原原始图像是十分必要的。另外，该插值方法便于实现局部插值，而不必对整体数据进行复杂计算，这对于实时图像处理而言具有重要意义。唯一不足的是得到的图像在插值点处不光滑，不过该现象可以通过一个高斯平滑滤波处理来消除。

需要注意的是，曲面是周向闭合的，而在进行插值处理时是在展开曲面上进行的，即以方向（角）为横坐标、时间或深度为纵坐标的二维空间上进行。插值处理后的图像不能够保证在周向边界连续，为避免该现象，根据特征数据点在圆周上具有周期性特征，将数据点沿方向坐标 （周向）进行周期延拓，比如分别向左、右延拓一个周期 （图4中－360～0°，360～720°区域），然后对延拓后数据点集进行插值处理，并限定在延拓前的周期 （图4中0～360°区域）内的插值结果为最终结果，则可以确保该周期内的插值结果在横向边界上的连续性。为了减少计算量，可不对延拓周期进行网格化计算，仅利用该区域内的散点数据作为插值约束点，网格化处理仅对延拓前的区域进行。

图4 图像重构数据周期延拓

3 应用效果

数据图像经过着色处理后即可成像。图5（a）是原始数据成像结果，该图由8×16个原始数据绘制而成，图5（b）是根据上述方法提取到的22个特征点 （图5（b）中白色点）重构而成；对比图5（a）和图5（b）不难发现，重构图像与原始图像基本一致，其数据信息压缩比超过1∶5，大部分变化幅度较小的数据被过滤掉。

4 结论与认识

通过在周向和纵向上对图像进行特征提取，可以压缩掉大部分数据变化程度不明显的数据信息。压缩后图像数据量大幅度降低。压缩数据在周向上进行周期延拓，可以确保压缩数据网格化插值处理后在横向边界保持连续性。特征点提取需要反映图像的变化，如果图像变化复杂，则特征点增多，数据压缩效果会降低。由特征点重构的图像只保留了图像变化明显的信息，不明显的信息被压缩掉，因此该图像压缩方法属于有损压缩。

图5 原始数据成像与特征点重构图像对比

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