王家進 （中國石油集團鉆井工程技術(shù)研究院，北京102206）

隨鉆遙測成像技術(shù)[1，2]是隨鉆測井中高端技術(shù)，用于識別地層界面變化，進行地質(zhì)導(dǎo)向作業(yè)，具有常規(guī)測井無法比擬的優(yōu)勢。然而由于圖像信息量較大，常規(guī)無線遙測系統(tǒng)[3，4]信息傳輸速率通常較低，信道容量無法滿足大信息量圖像的實時傳輸。因此，要實現(xiàn)井底地層測量參數(shù)的實時成像，就需要對原始圖像信息進行處理，即高度壓縮后傳輸。目前國外已有成熟的產(chǎn)品可以應(yīng)用[5]，但其技術(shù)細(xì)節(jié)仍屬商業(yè)秘密。國內(nèi)關(guān)于隨鉆遙測成像技術(shù)的研究，還僅限于方位地層參數(shù)的隨鉆測量技術(shù)及方法研究[6～8]，由于傳輸信道的局限性，還遠不能達到連續(xù)實時成像的程度。此外，多數(shù)關(guān)于成像測量技術(shù)的研究多側(cè)重于成像原理和成像結(jié)果的應(yīng)用[9～13]，可應(yīng)用的成熟技術(shù)多針對于常規(guī)有纜測井成像[14～16]，并不適用于無線隨鉆實時傳輸。無線傳輸信道具有低速特點 （通常為每秒數(shù)個比特），所能實時傳輸?shù)男畔⒘糠浅Ｓ邢?，常?guī)圖像壓縮方法[14～16]難于湊效。為此，筆者從研究隨鉆遙測成像測井的特征入手，通過提取圖像特征點，將圖像高度壓縮，然后對經(jīng)由無線遙測系統(tǒng)傳到地面的高度壓縮圖像數(shù)據(jù)進行圖像重構(gòu)，來解決隨鉆遙測成像的實時傳輸問題。

1 隨鉆遙測成像測井圖像特征提取

1.1 隨鉆遙測成像測井?dāng)?shù)據(jù)圖像描述方法

地層剖面特性決定了隨鉆井壁或井周成像普遍具有如下特點：連續(xù)、緩變、周向閉合。緩變的圖像可以由控制點描述，以實現(xiàn)圖像信息的高度壓縮?？刂泣c的選取以能反映緩變圖像邊界為準(zhǔn)，如果圖像突變，可以反映圖像的明顯變化。由于通常同一地層內(nèi)圖像變化幅度不大，僅在地層邊界附近圖像會有劇烈變化，因此這些控制點多能反映地層界面或?qū)傩缘母淖?，這對于實現(xiàn)地質(zhì)導(dǎo)向鉆井作業(yè)具有重要意義。

常規(guī)測井圖像是由若干測量參數(shù)數(shù)據(jù)點經(jīng)過映射著色后繪制而成，直接傳輸圖像并不合適，因為圖像信息要比數(shù)據(jù)信息大很多。因此，該次研究在討論圖像壓縮時，并不是傳統(tǒng)意義上的色彩圖像，而是一個數(shù)據(jù)圖像，由數(shù)據(jù)構(gòu)成，而不是色點。測量探頭在某一時點或深度點完成一周測量后獲得的數(shù)據(jù)點在極坐標(biāo)系內(nèi)可以構(gòu)成一條閉合曲線s，不同時點或深度點所測得的一系列閉合曲線就形成了一個類似柱面的柱形曲面，如圖1所示。隨著時間推移或深度變化，圖像是沿時間軸 （t）或深度軸 （l）不斷延伸。

通常井底儀器只能得到以時點為縱軸的圖像，需要進行時－深轉(zhuǎn)換，才能得到反映地層空間變化的圖像。在實際傳輸時，進行圖像特征提取只能基于時軸坐標(biāo)。在進行數(shù)據(jù)圖像特征提取時，以該時點的掃描采樣曲線為對象，抽取表征該曲線的特征點進行傳輸，在隨后的傳輸中，選擇某時點要傳輸?shù)某闃狱c時，剔除與上次傳輸抽樣點位置和數(shù)值都相近的點。為完整描述數(shù)據(jù)圖像在周向與縱向二緯尺度上的變化，可分2個步驟進行圖像特征的提?。阂皇菍δ骋粫r間點 （對應(yīng)某一深度）的周向掃描采樣曲線進行特征提??；二是對某一方向不同時點 （對應(yīng)該方向不同深度）進行縱向曲線特征提取。

1.2 周向采樣曲線特征提取

為避免采樣噪聲干擾，在處理數(shù)據(jù)集之前都要經(jīng)過濾波處理，由于地層屬性的測量數(shù)值通常是緩變的，即便在邊界處測量數(shù)值也存在過渡帶，因此一個適當(dāng)?shù)牡屯V波器是去除噪聲干擾的好方法。經(jīng)過濾波平滑后的周向采樣曲線在極坐標(biāo)系內(nèi)表現(xiàn)為一條閉合曲線，對于均質(zhì)地層這條閉合曲線可以近似一個圓 （圖2（a））；對于各向異性地層，則會出現(xiàn)扭曲 （圖2（b））。在地層界面處，該曲線的形狀與井眼軸線和地層界面夾角有關(guān)，非垂直相交時，大體上表現(xiàn)為類似梨形的不規(guī)則橢圓形狀 （圖2（c））。因此該類曲線特征的提取以能夠反映曲線曲率的突變?yōu)橹?。如圖2（c）所示，可取曲率變化梯度拐點（圖2中1～4）為特征點，而且如果曲線具有對稱性，可以只取一半曲線的特征點來描述該曲線，進一步壓縮曲線信息。為防止曲線抖動增加曲線描述的復(fù)雜性，可以設(shè)置一個閾值，僅將曲率變化量連續(xù)（一定區(qū)間）超過閾值的拐點標(biāo)記為特征點。事實上，可以設(shè)計一個合理的積分－微分濾波器，該濾波器可以過濾小的抖動、保留大的起伏，濾波后超過一定數(shù)值的曲線極點可以作為曲線特征點的提取依據(jù)。

圖1 隨鉆測井?dāng)?shù)據(jù)圖像

圖2 周向掃描采樣曲線

1.3 縱向采樣曲線特征提取

與常規(guī)測井曲線一樣，縱向曲線的變化特征與地層沿井眼軸向的層序變化有關(guān)，在均質(zhì)地層內(nèi)表現(xiàn)直線，非均質(zhì)地層內(nèi)存在波動，地層界面處有起伏 （圖3）。因此縱向曲線的特征提取以能夠識別曲線起伏為主。同樣，為防止曲線抖動增加曲線描述的復(fù)雜性，也可以設(shè)置一個閾值，僅將數(shù)值變化量連續(xù) （一定區(qū)間）超過閾值的拐點標(biāo)記為特征點。與提取周向采樣曲線特征點的方法類似，也可以用濾波的方法提取特征點。如圖3所示，所提取的特征點1～4用于描述曲線起伏形態(tài)。

1.4 特征點合并

圖3 縱向采樣曲線

經(jīng)過上述2個步驟，提取的周向曲線與縱向曲線特征點相比原始測量數(shù)據(jù)已經(jīng)大幅降低，但這2個途徑所得到特征點中可能包含重復(fù)點或位置相近且數(shù)值相近的點，可以將這些點合并為一個點，進一步壓縮數(shù)據(jù)?；诘貙訙y量數(shù)據(jù)的緩變特征，經(jīng)過上述步驟處理后的數(shù)據(jù)被大幅度壓縮，可以經(jīng)由數(shù)據(jù)傳輸速率較低的隨鉆遙測系統(tǒng)傳輸通道上傳到地面上來。

2 成像數(shù)據(jù)的圖像重構(gòu)

如上所述，井下所測量的地層信息被高度壓縮，這個過程損失許多地層細(xì)微信息，屬于有損壓縮，因此在地面接收到這些壓縮數(shù)據(jù)后，需要對地層信息進行重構(gòu)，這個過程是圖像復(fù)原過程。與常規(guī)圖像重構(gòu)過程[17～20]有所不同，所接收到的數(shù)據(jù)為描述地層的特征點，這些點表現(xiàn)為一系列稀落的不規(guī)則散點，在進行成像著色之前，需要進行網(wǎng)格化插值處理。網(wǎng)格化插值方法有很多種，如Shepard法、反距離平均法、線性插值三角網(wǎng)格法、Kriging法等[21～25]。這些插值方法各有特點，該次研究不討論這些插值方法的細(xì)節(jié)，只討論圖像重構(gòu)過程。在利用得到的不規(guī)則散點進行圖像重構(gòu)時，采用了三角網(wǎng)/線形插值法，因為該插值方法能夠嚴(yán)密遵守特征數(shù)據(jù)點約束，而且計算簡單，容易實現(xiàn)。由于特征數(shù)據(jù)點較稀少，嚴(yán)格尊重數(shù)據(jù)點的約束對于復(fù)原原始圖像是十分必要的。另外，該插值方法便于實現(xiàn)局部插值，而不必對整體數(shù)據(jù)進行復(fù)雜計算，這對于實時圖像處理而言具有重要意義。唯一不足的是得到的圖像在插值點處不光滑，不過該現(xiàn)象可以通過一個高斯平滑濾波處理來消除。

需要注意的是，曲面是周向閉合的，而在進行插值處理時是在展開曲面上進行的，即以方向（角）為橫坐標(biāo)、時間或深度為縱坐標(biāo)的二維空間上進行。插值處理后的圖像不能夠保證在周向邊界連續(xù)，為避免該現(xiàn)象，根據(jù)特征數(shù)據(jù)點在圓周上具有周期性特征，將數(shù)據(jù)點沿方向坐標(biāo) （周向）進行周期延拓，比如分別向左、右延拓一個周期 （圖4中－360～0°，360～720°區(qū)域），然后對延拓后數(shù)據(jù)點集進行插值處理，并限定在延拓前的周期 （圖4中0～360°區(qū)域）內(nèi)的插值結(jié)果為最終結(jié)果，則可以確保該周期內(nèi)的插值結(jié)果在橫向邊界上的連續(xù)性。為了減少計算量，可不對延拓周期進行網(wǎng)格化計算，僅利用該區(qū)域內(nèi)的散點數(shù)據(jù)作為插值約束點，網(wǎng)格化處理僅對延拓前的區(qū)域進行。

圖4 圖像重構(gòu)數(shù)據(jù)周期延拓

3 應(yīng)用效果

數(shù)據(jù)圖像經(jīng)過著色處理后即可成像。圖5（a）是原始數(shù)據(jù)成像結(jié)果，該圖由8×16個原始數(shù)據(jù)繪制而成，圖5（b）是根據(jù)上述方法提取到的22個特征點 （圖5（b）中白色點）重構(gòu)而成；對比圖5（a）和圖5（b）不難發(fā)現(xiàn)，重構(gòu)圖像與原始圖像基本一致，其數(shù)據(jù)信息壓縮比超過1∶5，大部分變化幅度較小的數(shù)據(jù)被過濾掉。

4 結(jié)論與認(rèn)識

通過在周向和縱向上對圖像進行特征提取，可以壓縮掉大部分?jǐn)?shù)據(jù)變化程度不明顯的數(shù)據(jù)信息。壓縮后圖像數(shù)據(jù)量大幅度降低。壓縮數(shù)據(jù)在周向上進行周期延拓，可以確保壓縮數(shù)據(jù)網(wǎng)格化插值處理后在橫向邊界保持連續(xù)性。特征點提取需要反映圖像的變化，如果圖像變化復(fù)雜，則特征點增多，數(shù)據(jù)壓縮效果會降低。由特征點重構(gòu)的圖像只保留了圖像變化明顯的信息，不明顯的信息被壓縮掉，因此該圖像壓縮方法屬于有損壓縮。

圖5 原始數(shù)據(jù)成像與特征點重構(gòu)圖像對比

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