随着油气勘探向深层、非常规和复杂储层推进,地层电性参数的精细解析需求日益增强。阵列感应测井因其具备多探测深度和高分辨率的优势,在储层评价中发挥着关键作用。然而,面对复杂三维地层环境,传统正演方法计算效率低、资源开销大,反演方法依赖初始模型、迭代过程复杂,难以满足快速、高精度解释的实际需求。因此,发展兼具精度与效率的正反演新方法,成为当前测井技术亟需突破的关键问题。 本文以阵列感应测井为研究对象,研究了阵列感应测井仪器的线圈结构和测量原理等基础理论,并采用不同维度的数值模拟方法建立了阵列感应测井响应计算模型,完成了正演响应计算代码的编写。 针对传统正演算法在复杂地层模型中计算效率低、资源消耗大的问题,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)的阵列感应测井数据正演新方法。通过训练网络和优化参数,实现了将精度低但耗时短的响应映射到精度高但耗时长的响应,且单点正演时间约0.01秒,解决了3D复杂地层正演计算无法兼顾精度与时间的问题。深度学习方法为高效、精确的模拟正演响应提供了一种新的技术路线,并从理论上说明了该方法的可行性与适应性。 针对传统反演方法存在计算速度慢、成本高以及对初始模型依赖性强等问题,提出了基于LSTM网络的阵列感应测井数据反演新方法。通过建立深度学习样本库,完成了训练网络、优化参数以及优化反演策略等工作,实现了由原始测井响应快速反演地层电阻率参数的技术突破,且单点反演时间仅需0.816毫秒,该方法解决了传统反演方法无法兼顾精度与效率的问题。深度学习方法利用原始测井数据完成了快速反演,简化了复杂的数据处理工作,并且该方法有望进一步挖掘测井数据的潜在价值,为高精度储层评价与快速测井解释提供技术支撑。