錢 鵬，劉 明，李彥婧，潘 蘭

（中國(guó)石化華東分公司物探研究院，江蘇 南京 210000）

1 概述

測(cè)井資料在石油天然氣及煤層氣勘探開(kāi)發(fā)中起著極其重要的作用。目前，測(cè)井曲線通過(guò)繪制在圖紙圖件上來(lái)表達(dá)信息。然而以圖紙圖件保存的測(cè)井信息，不利于后人進(jìn)一步深入研究，信息查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)出再利用等一些基本操作無(wú)法在這些載體上實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)有測(cè)井資料數(shù)字化相關(guān)軟件，由科研人員自行開(kāi)發(fā)較多，商業(yè)化銷售較少，其中廣泛推廣使用的Mapgis商業(yè)軟件盡管也可以為工程圖件數(shù)字化，但是由于沒(méi)有很強(qiáng)的針對(duì)性，數(shù)字化一口井所需的時(shí)間以及識(shí)別精度并不能全部達(dá)到要求，效率較低下。因此，研究測(cè)井曲線數(shù)字化，如何高效便捷地識(shí)別測(cè)井曲線并提取曲線數(shù)據(jù)，是亟待解決的問(wèn)題。

工程圖紙圖像矢量化是國(guó)內(nèi)外熱門的研究課題，自上世紀(jì)70年代起至90年代，已經(jīng)涌現(xiàn)了大量的矢量化技術(shù)研究成果，現(xiàn)在矢量化已廣泛應(yīng)用在地理信息系統(tǒng)、工程業(yè)等很多領(lǐng)域[1-5]。測(cè)井資料數(shù)字化作為其中一個(gè)研究領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)曾有清華大學(xué)自動(dòng)化系有過(guò)該方面的研究[6-8]。原石油部也曾從國(guó)外引進(jìn)并在國(guó)內(nèi)推廣過(guò)一種基于LAG數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的測(cè)井曲線跟蹤軟件，該軟件受限于標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)圖紙，缺少通用性，先后經(jīng)過(guò)清華大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)、大慶石油學(xué)院等師生對(duì)其跟蹤結(jié)果進(jìn)行了一定的校正、修改和處理[1，2，7]。四川大學(xué)圖像信息研究所也在原石油部推廣的軟件的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出了測(cè)井曲線矢量化軟件，能夠處理簡(jiǎn)單的測(cè)井曲線[1，2，7]。國(guó)外測(cè)井曲線矢量化軟件中起步比較早的、較著名的軟件是NEURALOG，該軟件在處理過(guò)程中，遇到連續(xù)曲線和其它曲線交叉時(shí)，停頓比較頻繁，經(jīng)人工干預(yù)后才能繼續(xù)跟蹤；對(duì)于虛線，則完全依賴于操作人員手工逐點(diǎn)點(diǎn)??；背景對(duì)曲線識(shí)別也會(huì)產(chǎn)生很大的影響[1，2，6，7，9]。

測(cè)井資料數(shù)字化技術(shù)方法的研究，現(xiàn)主要基于工程圖紙圖像矢量化技術(shù)[10-20]：一類是基于細(xì)化方法的矢量化，即細(xì)化線條再進(jìn)行像素點(diǎn)追蹤，該方法處理速度慢，且效果受圖像背景影響很大；另一類是基于像素的線條輪廓追蹤，充分利用了線條輪廓的方向，但還是基于線條追蹤，抗噪性能差。此后的研究方向包括消除背景、抗噪、圖像預(yù)處理提高信噪比以及追蹤方法的改進(jìn)等[21-24]。

當(dāng)前，測(cè)井曲線數(shù)字化大體流程可以歸納為：用數(shù)字化掃描儀處理圖紙得到黑白圖像，再自動(dòng)矢量化輸出矢量圖形文件。其技術(shù)研究已經(jīng)逐步提高了自動(dòng)追蹤能力，精確度和速度比起以往也有了較大的改善，并且進(jìn)一步弱化了人工干預(yù)，強(qiáng)化了全程自動(dòng)化。軟件識(shí)別率為70%～85%。然而系統(tǒng)設(shè)計(jì)比較繁雜、用戶學(xué)習(xí)成本高，設(shè)計(jì)思路沒(méi)有脫離工程圖紙矢量化的范疇。

本文嘗試從新的角度出發(fā)，以測(cè)井圖件為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)一套專門針對(duì)測(cè)井曲線的識(shí)別與數(shù)據(jù)提取算法，并開(kāi)發(fā)一套便捷高效的軟件系統(tǒng)。下面對(duì)系統(tǒng)功能和核心算法進(jìn)行介紹。

2 總體功能設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)與任務(wù)

本項(xiàng)數(shù)字化研究的目標(biāo)是在圖件的基礎(chǔ)上為測(cè)井資料的深入分析研究和應(yīng)用提供可靠、可操作的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)體。數(shù)據(jù)輸入是柵格圖像，需要區(qū)分矢量圖形和柵格圖像的概念。

矢量圖形也被稱作向量圖，記錄點(diǎn)線面的坐標(biāo)位置以及顏色、形狀、輪廓、大小和屏幕位置等等信息，根據(jù)幾何元素特性（如點(diǎn)、線、矩形、多邊形、圓和弧線等等）來(lái)繪制圖形，由一系列程序指令來(lái)執(zhí)行并顯示。與矢量圖形相對(duì)應(yīng)的是柵格圖像，也被稱為光柵圖像、點(diǎn)陣圖、像素圖，最小單位是由像素構(gòu)成，每個(gè)像素有自己的顏色。柵格圖像的點(diǎn)陣分得越細(xì)，圖像分辨率就越高，圖像也越有細(xì)節(jié)，同時(shí)存儲(chǔ)容量也越大。

由于輸入是柵格圖像，最終輸出結(jié)果是二維數(shù)據(jù)體，為了保證系統(tǒng)在文件數(shù)據(jù)管理上的高效，輸出文件不需要也不應(yīng)該包含其他冗余的信息?，F(xiàn)階段工程圖紙圖像矢量化和測(cè)井資料的數(shù)字化相關(guān)軟件，其輸出結(jié)果多為矢量圖形，即不僅記錄點(diǎn)、線、面、文字的坐標(biāo)位置，還包括各種圖形元素的顏色、形狀、輪廓、大小和屏幕位置等信息，若有明碼格式文件輸出，在用戶不了解文件格式的內(nèi)容編排時(shí)，是不容易快速獲取有效數(shù)據(jù)體的。

本系統(tǒng)的任務(wù)是對(duì)保存在柵格圖像上的測(cè)井曲線進(jìn)行正確識(shí)別，并準(zhǔn)確提取曲線數(shù)據(jù)，之后直接輸出二維數(shù)據(jù)體。輸出功能是其與現(xiàn)有軟件的區(qū)別之一。

2.2 測(cè)井曲線圖件的特征

繪制在圖紙圖件上的測(cè)井曲線形態(tài)千差萬(wàn)別，但也可以總結(jié)出一些共有的特征。圖1所示是常見(jiàn)的幾種測(cè)井曲線圖件類型。

圖1 測(cè)井曲線圖件的特征Fig.1 Features of logging curve images

對(duì)測(cè)井曲線圖件分析總結(jié)，可歸納出它們的一些共同特點(diǎn)：

1）測(cè)井曲線以柵格圖像的形式呈現(xiàn)，包括jpg、png、bmp、tiff等常見(jiàn)圖像格式。

2）測(cè)井曲線的背景有坐標(biāo)網(wǎng)格線，坐標(biāo)分為等間隔的笛卡爾平面直角坐標(biāo)系和不等間隔的半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系。

3）曲線與坐標(biāo)網(wǎng)格線相交。

4）部分曲線之間有相交。

5）曲線之間通過(guò)顏色和線型加以區(qū)分，線型包括實(shí)線與虛線（點(diǎn)線、劃線、點(diǎn)劃線等）。

2.3 系統(tǒng)功能介紹

根據(jù)系統(tǒng)目標(biāo)和任務(wù)，在分析處理對(duì)象的基礎(chǔ)上，將需實(shí)現(xiàn)的功能劃分為三大模塊：輸入模塊、識(shí)別與提取模塊和輸出模塊（圖2），其中核心模塊是測(cè)井曲線的識(shí)別與數(shù)據(jù)提取。下面介紹系統(tǒng)具體的功能。

圖2 流程示意圖Fig.2 Diagram of process flow

輸入模塊的功能設(shè)計(jì)為：讀取jpg、png、bmp、tiff等常見(jiàn)圖像格式，并以此作為數(shù)據(jù)輸入源，做初步的圖像剪裁處理和坐標(biāo)校正的預(yù)處理，等待識(shí)別與提取模塊的處理。整個(gè)過(guò)程是人機(jī)交互式操作。

輸出模塊的功能設(shè)計(jì)為：在顯示區(qū)域中將等待輸出的二維數(shù)據(jù)體可視化，以此來(lái)檢查提取的數(shù)據(jù)是否正確；如果正確則以文本格式記錄，保存到磁盤；若不正確則返回識(shí)別與提取模塊中重新處理。其中顯示區(qū)域?qū)⒎譃閮蓧K相同大小的區(qū)域，分別顯示原圖和提取的數(shù)據(jù)重繪圖。設(shè)定為相同大小的目的是確保待輸出數(shù)據(jù)重新繪制后，曲線的比例與原圖件中測(cè)井曲線比例完全相同。在此條件下，曲線形態(tài)完全一致視為正確，否則需重新處理。這段驗(yàn)證結(jié)果的過(guò)程交由用戶去判斷。

識(shí)別與提取模塊的功能設(shè)計(jì)為：正確識(shí)別并提取不同坐標(biāo)系下的曲線；正確識(shí)別并提取背景網(wǎng)格下的曲線；識(shí)別相交曲線并正確提取目標(biāo)曲線數(shù)據(jù)；識(shí)別實(shí)線、虛線曲線并正確提取目標(biāo)曲線數(shù)據(jù)。這些功能即是在下面所列的條件限制下系統(tǒng)要完成的任務(wù)：

1）不同的坐標(biāo)系：笛卡爾平面直角坐標(biāo)系和半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系。

2）背景坐標(biāo)網(wǎng)格的干擾。

3）曲線相交織引起的干擾。

4）實(shí)線與虛線共存引起的相互干擾。

這些限制條件不會(huì)單獨(dú)地出現(xiàn)，在這些條件下完成曲線正確識(shí)別與提取，需要開(kāi)發(fā)一套合適的、具有針對(duì)性的算法。

識(shí)別與提取模塊也設(shè)計(jì)為全程可視化操作，即時(shí)顯示識(shí)別的結(jié)果，以便讓用戶能及時(shí)地跟蹤識(shí)別提取過(guò)程。識(shí)別過(guò)程中，會(huì)將識(shí)別的曲線疊合在原圖上，并在顯示區(qū)域中顯示，然后由用戶判斷，保證識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確。

在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)分別在識(shí)別提取模塊和輸出模塊上，各有一次由用戶判斷處理結(jié)果的質(zhì)量驗(yàn)證，其目的是及時(shí)確保識(shí)別、提取、輸出的準(zhǔn)確（圖3）。

圖3 系統(tǒng)功能劃分Fig.3 Division of system function

3 識(shí)別與提取模塊的實(shí)現(xiàn)

在識(shí)別提取模塊的設(shè)計(jì)中，曲線與背景坐標(biāo)網(wǎng)格線交織，多條曲線相交，虛線與實(shí)線共存一直是圖像識(shí)別中的難點(diǎn)。經(jīng)過(guò)調(diào)研前人在曲線識(shí)別方面的研究成果，發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)潛在的傳統(tǒng)誤區(qū)：

第一個(gè)誤區(qū)是，過(guò)分關(guān)注于消除背景網(wǎng)格線，而忽略了研究識(shí)別曲線本身才是重點(diǎn)。為了消除背景坐標(biāo)網(wǎng)格線前人做了很多嘗試，從空域識(shí)別到頻域分析，應(yīng)用了很多方法，但背景消除并不是很完美，依然會(huì)有網(wǎng)格線殘留甚至?xí)胄碌母蓴_，尤其是頻域去噪方法，把背景網(wǎng)格線作為噪聲消除，這卻導(dǎo)致了背景網(wǎng)格線一旦是不均勻間隔，自動(dòng)消除算法就不適用，而且這還需要用戶有信號(hào)分析的理論基礎(chǔ)，增加了軟件學(xué)習(xí)成本。

第二個(gè)誤區(qū)是，過(guò)分強(qiáng)調(diào)識(shí)別過(guò)程全自動(dòng)化。這樣在設(shè)計(jì)普適性算法時(shí)，算法復(fù)雜度高，CPU計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，也就意味著用戶等待響應(yīng)的時(shí)間增長(zhǎng)；同時(shí)也因?yàn)榭紤]算法的普適，導(dǎo)致穩(wěn)定性和識(shí)別率都大打折扣，一味追求全自動(dòng)化而犧牲了計(jì)算速度和識(shí)別精度，這也不符合人機(jī)交互系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則。

因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)的過(guò)程中，試圖避開(kāi)這兩個(gè)誤區(qū)，采用自頂向下的理念，算法研究嘗試從新的角度出發(fā)，將上面的復(fù)雜問(wèn)題逐步分解細(xì)化來(lái)求解。

從之前總結(jié)的曲線特征里，不難發(fā)現(xiàn)色彩是測(cè)井曲線圖件自帶的共有特性。人眼可以通過(guò)顏色立刻區(qū)分不同的曲線，受此啟發(fā)，以曲線顏色作為設(shè)計(jì)的切入點(diǎn)，并參考模式識(shí)別的相關(guān)理論知識(shí)，提出顏色識(shí)別、背景網(wǎng)格線自動(dòng)消除、人機(jī)交互摳除干擾的一套算法來(lái)實(shí)現(xiàn)以上核心功能。

進(jìn)行綠色建筑設(shè)計(jì)，就一定要選用科學(xué)節(jié)能的建筑材料，對(duì)于高層民用建筑來(lái)講，設(shè)計(jì)者要注重材料的環(huán)保與節(jié)能性，盡量使用可以循環(huán)的材料，避免使用質(zhì)量低劣、污染較高的材料，更不得采用國(guó)家和地方禁止和限制使用的建筑材料及制品?？梢猿浞掷帽镜夭牧弦约白匀徊牧?，這樣可以降低運(yùn)費(fèi)與資金，節(jié)省資源。另外，還可以回收一些廢棄物，可以對(duì)其中還有利用價(jià)值的材料進(jìn)行重復(fù)利用，從而達(dá)到節(jié)能的效果。在具體設(shè)計(jì)時(shí)，可以簡(jiǎn)化建筑的造型，且無(wú)大量裝飾性構(gòu)件，只要將建筑設(shè)計(jì)得美觀大方即可，結(jié)構(gòu)形式可以選擇混凝土結(jié)構(gòu)、鋼結(jié)構(gòu)等強(qiáng)度質(zhì)量較高的結(jié)構(gòu)體系進(jìn)行設(shè)計(jì)。

在設(shè)計(jì)識(shí)別提取模塊的功能時(shí)，如果能在不消除背景坐標(biāo)網(wǎng)格的情況下直接識(shí)別出目標(biāo)曲線，則盡量不去做背景消除；同樣的，多條曲線相交，虛線實(shí)線共存時(shí)，若能直接識(shí)別出目標(biāo)曲線，則盡量不去做干擾曲線的剔除。這樣設(shè)計(jì)既提高了算法的穩(wěn)定性也縮短了整個(gè)流程處理的時(shí)間。經(jīng)過(guò)多次編程試驗(yàn)，在算法設(shè)計(jì)上首先應(yīng)用顏色識(shí)別解決以上問(wèn)題，并對(duì)顏色識(shí)別無(wú)法完成的任務(wù)再進(jìn)行針對(duì)性去干擾處理。具體步驟如下：

1）通過(guò)顏色識(shí)別，直接識(shí)別出目標(biāo)曲線，并提取數(shù)據(jù)。

2）若通過(guò)顏色識(shí)別，不止識(shí)別出目標(biāo)曲線，同時(shí)與目標(biāo)曲線顏色相同的背景坐標(biāo)網(wǎng)格線也被識(shí)別出來(lái)，則針對(duì)此情況設(shè)計(jì)背景網(wǎng)格線自動(dòng)消除算法，并提取數(shù)據(jù)。

3）若通過(guò)顏色識(shí)別，不止識(shí)別出目標(biāo)曲線，同時(shí)與目標(biāo)曲線顏色相同的其他曲線也被識(shí)別出來(lái)，則引入人工交互，摳除干擾，并提取數(shù)據(jù)。

4）若通過(guò)顏色識(shí)別，不止識(shí)別出目標(biāo)曲線，同時(shí)與目標(biāo)曲線顏色相同的背景網(wǎng)格線及其他曲線也被識(shí)別出來(lái)，則先進(jìn)行網(wǎng)格線自動(dòng)消除處理，再引入人工交互，摳除干擾曲線，并提取數(shù)據(jù)。

3.1 顏色識(shí)別算法

顏色識(shí)別算法流程如下：

1）RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。

2）由用戶給出檢測(cè)點(diǎn)，給出HSV三分量容差（容差可直接套用預(yù)定義的缺省值）。

3）對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行搜索，符合條件的像素進(jìn)行存儲(chǔ)。

4）可視化顯示：對(duì)識(shí)別的像素設(shè)置為全透明，不識(shí)別的像素設(shè)置為半透明，應(yīng)用圖層概念，疊合在原圖上顯示，以供驗(yàn)證識(shí)別結(jié)果。

5）若通過(guò)用戶驗(yàn)證則結(jié)束本模塊流程；若不符合用戶要求則返回到步驟2繼續(xù)。

3.2 背景坐標(biāo)網(wǎng)格線自動(dòng)消除的算法

在顏色識(shí)別的基礎(chǔ)上，選擇性地執(zhí)行網(wǎng)格自動(dòng)消除，能降低不必要的運(yùn)算量，大大提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。背景坐標(biāo)網(wǎng)格線自動(dòng)消除算法流程為：

1）逐行掃描像素點(diǎn)，若某一行的像素點(diǎn)都同時(shí)符合坐標(biāo)網(wǎng)格線的判定條件，則記錄下行號(hào)。

2）逐列掃描像素點(diǎn)，若某一列的像素點(diǎn)都同時(shí)符合坐標(biāo)網(wǎng)格線的判定條件，則記錄下列號(hào)。

3）對(duì)符合行號(hào)和列號(hào)的像素點(diǎn)進(jìn)行消除。

執(zhí)行以上流程，背景坐標(biāo)網(wǎng)格都能被很好地消除，若沒(méi)有干擾曲線，那么留下的像素點(diǎn)就是目標(biāo)曲線像素點(diǎn)，便可直接進(jìn)入提取環(huán)節(jié)，少部分重疊被消除的像素點(diǎn)通過(guò)再提取過(guò)程中計(jì)算補(bǔ)全。

3.3 人機(jī)交互摳除非目標(biāo)曲線或其他干擾的算法實(shí)現(xiàn)

在顏色識(shí)別與網(wǎng)格線消除的基礎(chǔ)上，通過(guò)人機(jī)交互，摳除非目標(biāo)曲線或其他干擾，剩余目標(biāo)曲線，其算法流程為：

1）通過(guò)人機(jī)交互鼠標(biāo)點(diǎn)擊，得到區(qū)域節(jié)點(diǎn)。

2）按點(diǎn)擊順序連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)得到剔除區(qū)域。

3）將區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)剔除。

以上算法復(fù)雜度低，大大提高了計(jì)算機(jī)處理速度，而且人工參與保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

顏色識(shí)別、背景網(wǎng)格線消除和非目標(biāo)曲線干擾交互摳除，單獨(dú)看這三個(gè)算法，每一個(gè)都是很簡(jiǎn)單的流程，在能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的前提下，算法設(shè)計(jì)得越簡(jiǎn)單，后期編程就越容易優(yōu)化，相反的，不必要的情況下把算法設(shè)計(jì)得過(guò)于復(fù)雜，步驟繁多且相互之間有復(fù)雜的聯(lián)系，那么整個(gè)算法的復(fù)雜度也很難在后期編程中優(yōu)化降低，這樣就無(wú)法達(dá)到高效軟件的要求。

在執(zhí)行完一整套算法流程后，無(wú)論目標(biāo)曲線是實(shí)線還是虛線，曲線是否相交，均可以被準(zhǔn)確地識(shí)別提取出來(lái)。之后對(duì)其進(jìn)行坐標(biāo)換算和插值處理，即可輸出曲線數(shù)據(jù)結(jié)果。識(shí)別與提取的整個(gè)過(guò)程都設(shè)計(jì)為可視化過(guò)程，以確保每一步結(jié)果都能夠及時(shí)反饋，即時(shí)修改，提高效率并保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4 實(shí)例應(yīng)用

下面通過(guò)幾個(gè)實(shí)例來(lái)演示本系統(tǒng)。圖4是系統(tǒng)初始化界面，其中有兩個(gè)坐標(biāo)系分別表示兩塊顯示區(qū)域。左側(cè)用于顯示測(cè)井曲線圖件，右側(cè)用于可視化提取結(jié)果，左右顯示區(qū)的大小比例相等。圖片經(jīng)過(guò)預(yù)處理剪裁后，會(huì)不等比例自動(dòng)縮放以適應(yīng)左側(cè)顯示區(qū)域大小。

圖4 系統(tǒng)界面Fig.4 System user interface

圖5是對(duì)補(bǔ)償密度曲線（以點(diǎn)線表示的虛線）識(shí)別并提取的示意圖，其中（a）圖是測(cè)井曲線原圖件中待提取的部分曲線截圖；（b）圖是導(dǎo)入系統(tǒng)后經(jīng)過(guò)剪裁和坐標(biāo)校正的預(yù)處理之后的截圖，截圖中左側(cè)圖片的坐標(biāo)軸是像素坐標(biāo)；（c）圖是顏色識(shí)別結(jié)果截圖；（d）圖是干擾剔除的截圖；（e）圖是最終提取曲線的結(jié)果截圖。

圖6是某原始測(cè)井曲線圖件與目標(biāo)曲線（AC曲線）完整提取結(jié)果的對(duì)比。其中黑色粗線是原始的AC曲線，紅色虛線是經(jīng)過(guò)軟件系統(tǒng)識(shí)別提取之后的數(shù)據(jù)重繪，將重繪曲線與原始曲線疊合顯示，形態(tài)吻合準(zhǔn)確。

通過(guò)以上示例對(duì)系統(tǒng)的整體功能做了一個(gè)大致演示，分別在簡(jiǎn)單情況和復(fù)雜情況下，都準(zhǔn)確地識(shí)別并提取出了目標(biāo)測(cè)井曲線。

5 結(jié)論

在經(jīng)過(guò)數(shù)字化相關(guān)技術(shù)方法的調(diào)研后，嘗試從另一個(gè)角度出發(fā)，專門針對(duì)測(cè)井曲線識(shí)別與數(shù)據(jù)提取這一方面進(jìn)行了研究。在研究過(guò)程中提出了一套曲線識(shí)別與數(shù)據(jù)提取算法，并完成了數(shù)字化軟件的編寫，整個(gè)軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程都在文中作了闡述。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用表現(xiàn)，本軟件系統(tǒng)提高了工作效率，也保證了輸出數(shù)據(jù)的精度，能夠方便高效地為測(cè)井資料的深入分析研究和應(yīng)用提供可靠的、可操作的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)體，滿足科研生產(chǎn)的需要。

圖5 測(cè)井曲線的識(shí)別與提取實(shí)例Fig.5 Identification and extraction examples of logging curves

圖6 原始測(cè)井曲線圖件與成果對(duì)比Fig.6 Comparison between result and originalimage of logging curve

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