При работе со скважинными данными из las-файлов обычно единственными доступными данными о глубине является измеренная глубина (MD), которая учитывает отметку буровой платформы (поворотного стола).
При интерпретации скважин, когда анализируется только одна скважина, этим фактом можно в определенной степени пренебречь. Однако, когда анализ основан на нескольких скважинах одновременно, необходимо получить истинную вертикальную глубину под водой (TVDSS) каждой скважины, чтобы выполнить их корреляцию.
Чтобы сделать это, в MD нам придется вычесть из каждого значения шага глубины значение поворотного стола.
Это пример данных, над которым будут работать:
Сначала мы загружаем данные методом numpy loadtxt, так как первые две строки txt файла не имеют тип данных float, нам придется их пропустить с помощью параметра skiprows, а также нам нужно будет указать, что разделителями строк являются запятые с параметром-разделителем.
import numpy as np
data = np.loadtxt("example_data.txt", delimiter=",", skiprows=2)
print(data)
Теперь мы выбираем только данные MD, которые соответствуют первому значению в каждом из сгенерированных массивов.
measured_depth_data = list() for item in data: measured_depth_data.append(item[0]) print(measured_depth_data)
Теперь, чтобы вычислить TVDSS, мы присваиваем значение поворотного стола переменной, а затем создаем функцию для вычитания из каждого значения глубины MD значения поворотного стола.
rotary_table_vale = 30 def correct_step_value(depth_step): return rotary_table_vale - depth_step true_vertical_depth_sub_sea_data = [correct_step_value(i) for i in measured_depth_data] print(true_vertical_depth_sub_sea_data)
И вот оно! Обычная интерпретация в программном обеспечении, которое вычисляет TVDSS, такова: отрицательные значения - это шаги глубины ниже уровня моря, а положительные значения - шаги глубины выше него.
