錢志軍

中海油田服務股份有限公司 天津 300459

在測井工作中，測井數據作為重要的測井資料，其準確性對測井作業(yè)的開展非常關鍵，甚至直接關系著測井作業(yè)的效能，而深度校正作為提升測井數據準確性的有效方法之一。當前常用的深度校正方法中，它們的基本原理類似，都是先計算相關變量的系數，然后相加測量所得深度和系數，接著對相加得到的誤差值進行計算，最后篩選出誤差較小、準確性較高的深度數據。在開展測井數據深度校正的過程中，因為井內存在如電纜自身重量、浮力、泥漿壓力等諸多不確定因素，這些因素均會導致測井數據或校正結果存在一定的不準確性，所以為了避免這些因素對深度校正的結果產生一定的影響，在探析測井數據深度校正方法的過程中，主要選擇從以下三個方面展開分析。

1 電纜的拉伸與校正方法分析

在測量井深度的過程中，因為各種因素的存在，比如溫度、浮力、泥漿壓力，再比如摩擦力、電纜自身重量等等，都會對電纜的拉伸產生一定的影響，從而造成測量數據與實際之間存在一定的誤差，故需要對電纜拉伸產生的誤差進行校正[1]。目前在電纜拉伸方面，存在的校正方法較多，本文主要從以下兩個方面展開分析：

1.1 軟件方面的拉伸校正方法

在分析電纜受力情況的基礎上，借助軟件建立電纜受力鏈狀模型，然后對電纜在井下泥漿中受到的靜壓力、摩擦力、自身重力等進行計算，以此準確計算出誤差并校正。通過軟件建模計算電纜受力的方法最早提出于1993年，提出者為羅伯特（國外學者），他表示電纜拉伸校正和誤差值的計算可以借助計算機軟件建立桿狀受力模型和拉伸校正公式完成。相較于鏈狀模型，桿狀模型一般用于較深井測量電纜拉伸的校正，且得到的誤差值更準確，校正后的數據也更準確，但此模型也存在一定的缺點，即會忽略井下溫度對電纜產生的影響。故為了考慮到溫度對電纜產生的影響，建議對桿狀模型進行完善，將電纜受熱時的伸長量作為一種變量，添加到校正公式中，以此提升模型的準確性，從而得到更準確的校正數據。然而，由于目前此種方法無法對井下的各種因素實現全面了解，依舊會導致較大誤差的存在，故還沒有得到廣泛應用。

1.2 硬件方面的拉伸校正方法

用電纜對井的深度進行測量時，如井中溫度、摩擦力、重力等因素會一定程度的影響電纜的拉伸，故需要對其拉伸進行校正，所以在硬件方面，一般會借助FPGA一級高速DSP設計相關算法和建立校正系統(tǒng)，在優(yōu)化測量流程的基礎上，對電纜測量深度與實際深度之間存在的誤差進行校正，以此提升測量數據的準確性。和軟件方面的校正方法相比，硬件方面的校正方法對測量數據準確性的提升更有效。

2 速度的校正方法分析

2.1 直線積分法

在測井深度工作的開展中，對于儀器速度造成的誤差，可以借助直線積分法進行校正，具體為：利用二次積分法和探頭的加速度對探頭在一定時間內沿井軸方向前進的相應距離進行計算，在此基礎上，對探頭的受力情況進行分析，以此對加速度產生的誤差進行校正，從而使測量數據變得更加準確。這種通過直線積分法精準計算探頭前進距離，從而準確測量井的深度的方法雖然比較簡單，但因為無法對時間做到明確，也無法對加速度做到精準把握，故無法對累積誤差進行準確計算，所以目前此方法的應用不是很普遍。

2.2 卡爾曼濾波法

在井深度的測量中，因為存在各種干擾因素，所以會造成測量數據產生一定的誤差，故采用卡爾曼濾波法對這種誤差進行校正，以此實現估計值的優(yōu)化。在使用爾曼濾波器預估井實際深度的過程中，需要考慮多個參數，比如觀測值和記錄值，再比如電纜的深度值和加速度計量值等等，雖然可以降低累積誤差產生的影響，但無法對電纜頂部張力在井下的變化做到實時掌握，因此，最終測量出的井的深度也存在一定的誤差，故此方法目前的應用也不是很廣泛。

2.3 遞推最小二乘法

遞推最小二乘法和卡爾曼濾波法有著相似之處，都是用于估計值的優(yōu)化和校正，但此方法的效果更佳。遞推最小二乘法的原理是借助最小二乘理論和加速度等參數對儀器在井下的運動情況進行遞推，然后預估井的深度，從而實現測量數據的校正，然而，在應用該方法時，會產生一定的嘈音，對結果的準確性會產生一定影響，故此方法目前也未得到廣泛的應用。

2.4 利用電纜張力和加速度進行速度校正

在開展井深度測量工作的過程中，儀器遇卡問題比較普遍，另外，儀器運動速度無法保持勻速的情況也時常發(fā)生，故為了降低因儀器遇卡等情況產生的誤差，可以利用電纜張力和加速度等參數進一步細化儀器的運動軌跡，以此達到校正速度產生的誤差、提升測量結果準確性的目的。雖然此方法可以彌補前幾種方法的不足，但因為此方法對殘余誤差值無法實現精準計算，所以其應用也不廣泛。

3 相對深度校正方法分析

在同一口井中，一般存在多條測井曲線，為了對齊它們的深度，通常情況下會采用相對深度校正方法，具體包括以下3種：

深度控制曲線校正法：此方法在深度校正中的應用較為廣泛，一般用于校正井場計算機軟件深度測量產生的誤差，原理為：深度控制曲線選用自然伽馬射線曲線，然后測量出這些曲線，在此基礎上，判斷各測井曲線深度的對齊情況，接著對深度控制曲線間的相關性進行分析，最后校正測量誤差，提升測量數據的準確性[2]。

相關對比法：此方法一般也用于同口井中各測井曲線產生的誤差的校正，在分辨率和質量較高的情況下，通過分析各曲線間存在的相關性、普遍性、移動性等實現測井數據的校正[3]。

地層層序分析校正法：此方法對測井數據準確性的提升也有一定的效果，但該方法的使用條件比較苛刻，使用地區(qū)必須保證地層較為成熟，其劃分比較明確，否則很可能會導致深度校正的結果不夠準確[4]。

4 測井曲線深度檢驗及校正

考慮到驗證相同深度條件下的間隔步長相關性，計劃進行一項實驗。將專注于調查位于油田中的井A1和井A2。經過檢測，發(fā)現隨著間距逐漸減小的同時，具有相同深度的間隔步長會呈現明顯的高峰，然而，當間距超過10米后，相關性將降至零。在檢驗和校正測井曲線的深度過程中，至關重要的考慮是對間隔步長相關系數的敏感性，這個因素產生顯著的影響，有能力在相同深度上達到最大相關性。因此，它已經成為驗證和修正測井曲線深度的一個關鍵指標。

4.1 A1 井

通過對A1井的相關測井曲線數據進行觀察，可以得知CAL、AC、RS等相關系數在表1和表2中展現出明顯的主峰特征，因此，可以推斷需要對這些曲線進行校正處理。井徑（CAL）和交流（AC）之間具有明顯的相互聯系。測量過程中的間隔步長相關系數顯示CAL、AC和密度（DEN）的主要峰值分別為0、-0.125和0.125。所采集到的測井曲線樣本與上述數據完全一致。綜上所述，整體數據不需要進行任何校正或調整。

表1 A1 井測井曲線對比主峰值數據信息統(tǒng)計

表2 A2 井測井曲線對比主峰值數據信息統(tǒng)計

當CAL和GR之間的間隔距離超過2～8m時，會出現一個顯著但不穩(wěn)定的平臺，這需要仔細分析和判斷主峰值情況，以便進一步檢查和校準相關系數等方面的問題。同時，務必確保CAL、DEN和RS之間的間隔步長主峰值分別為-0.125和0.125，在這個范圍內保持一致。

在進行采樣時，注意到所有測井曲線的深度間隔都是0.125 m。然而，也發(fā)現CAL、DEN和RS之間的間隔要求小于0.125。為了解決這個問題，決定根據兩端位置的零點來重新調整采樣間隔。這在進行測井曲線的校正過程中，可以忽略小距離所引起的誤差。因此，得出結論，GR測井曲線不需要經過校正?？傮w而言，在相同的測井過程中，曲線的一致性表現較為良好。

4.2 A2 井

對于A1井的詳細情況進行了徹底研究后，可以明顯地察覺到CAL、AC、RS等方面之間呈現出顯著不同的峰值，這一發(fā)現表明，它們的檢測結果也展示出了相似性的特點。在10m的范圍內，可以觀察到井徑、聲波、密度等因素之間展現出截然不同的間隔規(guī)律，具體而言，在這個距離內，出現了一個1.75m的間隔，將總CAL和AC分割開來，并且還有一個0.375m的間隔，將CAL和DEN之間區(qū)分開來。根據表2的展示，可以得出結論：CAL和GR之間的間隔相關性沒有呈現明顯的峰值，同時，在其他因素之間也沒有觀察到顯著一致性的高點。其他情況并沒有形成明顯的共鳴節(jié)點。因此，可以推論出，該研究結果表明在對DEN、RD等進行調整的基礎上，并無需對GR進行校準。

由于進行后期補測類型的測井曲線 RS 和RD，非同次測量過程中可能出現一些深度誤差，為確保測井曲線準確無誤，需要進行一系列一致性檢測和校正措施。希望本項研究能夠為未來的技術水平提供突破，并且尤其期待對測井實踐的改進和支持產生積極影響。

保證測井數據的準確提取，對于確保井曲線深度的一致性檢驗和校正至關重要。通過對測井曲線的深度進行比對，可以更準確地獲取測井信息。研究結果表明，同類型的測井曲線在深度方面展現出相似的特征，而不同類型的測井曲線則呈現截然不同的情況。

5 結束語

綜上所述，有多種方式可以用來校正測井數據。主要研究了與電纜長度無關的軟硬件技術，并探討了直線積分法和遞推最小二乘法，以及卡爾曼濾波法等速度校正方法。此外，還研究了一些新穎的方法，用于校正測井數據的速度，其中包括利用電纜的張力和加速度數據進行調整，并采取深度控制曲線以及地層層序分析等方法來實現相對深度的準確校準，通過對這些方法進行深入研究，明確了它們之間的不同之處和局限性。目前，我國在校準測井數據方面需要進一步提升和優(yōu)化，綜合考慮電纜張力和加速度測量數值，并準確評估誤差是必要的。