天然气水合物试采中分布式光纤测温(DTS)数据现场处理及可视化

ＩＳＳＮ　１００９－２７２２ＣＮ３７－１４７５／Ｐ
海洋地质前沿
Ｍａｒｉｎｅ　Ｇｅｏｌｏｇｙ　Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ
第３６卷第２期
Ｖｏｌ　３６Ｎｏ　２
万庭辉，邱海峻，陆敬安，等．天然气水合物试采中分布式光纤测温（ＤＴＳ）数据现场处理及可视化［Ｊ］．海洋地质前沿，２０２０，３６（２）：５９－６４．
天然气水合物试采中分布式光纤测温
（ＤＴＳ）数据现场处理及可视化
万庭辉１，２，３，邱海峻１，２，陆敬安１，２，李占钊１，２，马　超１，２，王静丽１，２（１中国地质调查局广州海洋地质调查局，广州５１０７６０；２中国地质调查局天然气水合物工程技术中心，
广州５１０７６０；３东北石油大学，大庆１６３３１８，黑龙江）
摘　要：综合运用Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇｉｎ的优势功能，实现了海域天然气水合物试采过程中
ＤＴＳ现场数据的快速处理和可视化。

相较于传统的二维温度数据成图，采用ＤＴＳ（Ｄｉｓ－
ｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｆｉｂｅｒ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｓｅｎｓｏｒ）数据可视化方法高效直观，可综合分析全井
或局部温度随时间变化的趋势，有助于了解井筒内生产情况，进一步结合地温梯度曲线，
可辅助判断井筒附近水合物的分解和形成，有效提高生产优化和预测的分析效率。

关键词：天然气水合物试采；分布式光纤测温；数据处理；可视化
中图分类号：Ｐ６１８．１３ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．１６０２８／ｊ．１００９－２７２２．２０１９．０１９
０　引言
天然气水合物又称“可燃冰”，分布于深海沉积物或陆域的永久冻土中，在高压低温条件下形成的类冰状化合物，其资源储量巨大，被认为是未来的重要能源。

至今，前苏联、加拿大、美国、日本等国家已在在冻土层或海域成功进行了水合物试验性开采。

２０１７年７月９日，由中国地质调查局组织实施的南海神狐海域天然气水合物试采工程取得圆满成功，实现了我国天然气水合物勘探开发的历史性突破。

水合物的形成和分解是一个动态的热力学过程，水合物的形成会释放热量，造成温度的升高；水合物的分解会吸收热量，造成温度的降低，而温
收稿日期：２０１９－０１－２１
资助项目：中国地质调查局天然气水合物项目（ＤＤ２０１８９３２０）；广东省促进经济高质量发展专项资金海洋经济发展项目（ＧＤＯＥ（２０１９）Ａ３９）
作者简介：万庭辉（１９９０—），男，工程师，主要从事天然气水合物数值模拟相关工作．Ｅ－ｍａｉｌ：８２５８４８６５１＠ｑｑ．ｃｏｍ度的变化又反过来影响水合物的稳定性。

天然气水合物试采测试过程，伴随天然气水合物的分解和形成，井筒及井筒附近温度场也随之变化，因此在水合物试采过程中对温度的监测至关重要。

从２０世纪９０年代开始，分布式光纤温度传感器（ＤＴＳ）广泛应用于油藏监测领域［１］，改变了井筒测温只能通过生产测井作业获得的情况，测得的井筒温度也从单一时间剖面变为实时井筒温度剖面，可以更好地了解井筒内生产情况［２］。

为有效监测水合物试采过程中全井筒的温度变化，天然气水合物生产井在完井后下入测试管柱，一般会在测试管柱内布设ＤＴＳ，以监测试采过程的温度变化［３］。

分布式温度传感器（ＤＴＳ）数据的传统视图方式为二维视图，即以深度为Ｙ轴，以温度为Ｘ轴作温度曲线图［４］。

利用这种视图分析温度随时间和深度的变化非常困难，如图１仅为３条温度曲线已经很难分析。

Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇｉｎ二者在图形可视化方面的功能都十分强大，且各有千秋。

Ｏｒｉｇｉｎ优点在于操作简单灵活，无需编写代码，但数据处理和分析
Ｍａｒｉｎｅ　Ｇｅｏｌｏｇｙ　
Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ　海洋地质前沿 ２０２０年２月　能力较弱；而Ｍａｔｌａｂ绘图较为复杂，
需编写代码，但数据处理和分析能力较强［
５］。

图１　传统二维温度曲线图
Ｆｉｇ．１　Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｇｒａｐ
ｈ 本文综合运用Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇ
ｉｎ的优势功能，实现了水合物试采中ＤＴＳ现场数据的快速处理和可视化。

相较于传统的二维温度数据成图，ＤＴＳ数据可视化方法高效直观，可综合分析全井或局部温度随时间变化的趋势，有助于了解井筒内生产情况，进一步结合地温梯度曲线和水合物相平衡曲线，可辅助判断井筒附近水合物的分解和形成，有效提高生产优化和预测的分析效率。

１　ＤＴＳ数据处理
１．１　ＤＴＳ数据简介
试采现场采集的分布式光纤测温（ＤＴＳ）原始数据格式为逗号分隔值ＣＳＶ文件（图２），文件头包含了数据格式版本、作业日期时间、井名、深度参考点、ＤＴＳ光纤深度和温度单位等基本信息陈述。

１．２　ＤＴＳ数据提取
利用Ｍａｔｌａｂ或Ｏｒｉｇ
ｉｎ绘图时需导入深度、时间、温度３列ＸＹＺ数据，
如表１所示。

首先需从ＤＴＳ原始数据ＣＳＶ文件中提取相应数据，形成以上格式的ｔｘｔ文本文件。

面对试采如此海量的数据，手工处理显然不现实，为此用Ｍａｔｌａｂ编写了专门的数据提取脚本程序，
部分程图２　逗号分隔值ＤＴＳ原始数据
Ｆｉｇ．２　Ｃｏｍｍａ－ｓｅｐａｒａｔｅｄ　ｖａｌｕｅ　ＤＴＳ　ｏｒｉｇ
ｉｎａｌ　ｄａｔａ表１　Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇ
ｉｎ绘图数据格式Ｔａｂｌｅ　１　Ｆｏｒｍａｔ　ｏｆ　Ｍａｔｌａｂ　ａｎｄ　Ｏｒｉｇｉｎ　ｐｌｏｔｔｉｎｇ　
ｄａｔａ深度／ｍ时间／ｍｉｎ
温度／℃１　２６５．１６　０　３．２４６　１９１　２６６．１６　
０　３．１８９　
３６…
…
…
序代码如下：
ｆｉｄ＝ｆｏｐ
ｅｎ（＇Ｃ：＼Ｕｓｅｒｓ＼Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ＼Ｄｅｓｋ－ｔｏｐ　Ｄ
ａｔａ（１２６５－１５５２）．ｔｘｔ＇，＇ｗｔ＇）；％提取数据保存文件路径
ｎａｍｅｌｉｓｔ＝ｄｉｒ（＇ｄ：／ＤＴＳＴｅｍｐ／＊．ｃｓｖ＇）；ｎ＝ｌｅｎｇ
ｔｈ（ｎａｍｅｌｉｓｔ）％获取文件夹内ＣＳＶ文件个数
ｆｉｌｅＦｏｌｄｅｒ＝ｆｕｌｌｆｉｌｅ（＇ｄ：／ＤＴＳＴｅｍｐ／＇）；ｄｉｒＯｕｔｐ
ｕｔ＝ｄｉｒ（ｆｕｌｌｆｉｌｅ（ｆｉｌｅＦｏｌｄｅｒ，＇＊＇））；ｆｉｌｅｎａｍｅ＝｛ｄｉｒＯｕｔｐｕｔ．ｎａｍｅ｝＇；％批量获取文件名
ｆｏｒ　
ｉ＝１：ｎａ＝ｆｉｌｅｎａｍｅ（ｉ＋２
）Ｍ＝ｄｌｍｒｅａｄ（ｃｈａｒ（ａ），＇，＇，［１２８５　０　１５７２　１］）％循环读取１　２８５～１　
５７２行，１～２列数据（对应ＤＴＳ光纤深度１　２６５～１　
５５２ｍ的温度数据）Ｍ（：，３）＝（ｉ－１）＊５；
％第３列输出时间，
间隔５分钟１个文件０６
　第３６卷第２期 万庭辉，等：天然气水合物试采中分布式光纤测温（ＤＴＳ）数据现场处理及可视化……
该脚本程序以试采某天６ｈ的ＤＴＳ原始数据为处理对象，运行后可提取该时间段ＤＴＳ光纤深度１　２６５～１　５５２ｍ的温度数据，对应ＣＳＶ格式ＤＴＳ原始文件１　２８５～１　
５７２行，１～２列。

上述脚本程序提取数据非常方便实用，只需将某时间段的ＤＴＳ原始文件放入指定文件夹并修改目标深度区间，运行脚本程序后便可快速的从海量ＣＳＶ格式原始数据中提取指定时间段和深度区间的温度数据，并生成表１格式的ｔｘｔ文本文件，该文件可直接用于Ｍａｔｌａｂ、Ｏｒｉｇ
ｉｎ等软件进行绘图，如图３所示。

图３　生成文本文件的内容Ｆｉｇ．３　Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ　
ｔｈｅ　ｔｅｘｔ　ｆｉｌｅ２　ＤＴＳ数据可视化
Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇ
ｉｎ皆可绘制二维温度云图和三维温度曲面图，但Ｏｒｉｇｉｎ的数据处理能力较弱，因此本文主要使用Ｍａｔｌａｂ完成二维温度云图、三维温度曲面图的绘制和温度数据动态回放。

Ｏｒｉｇ
ｉｎ软件自带的Ｃｏｎｔｏｕｒ　Ｐｒｏｆｉｌｅｓ功能十分强大且操作简单灵活，本文主要使用Ｏｒｉｇｉｎ的Ｃｏｎ－ｔｏｕｒ　
Ｐｒｏｆｉｌｅｓ功能完成温度剖面图和温度趋势曲线的绘制，下面以上述提取的温度数据为例，介绍ＤＴＳ数据可视化方法。

２．１　二维温度云图和三维温度曲面图
使用Ｍａｔｌａｂ绘制二维温度云图和三维温度
曲面图的部分程序代码如下，
可设置温度显示范围，生成三维温度曲面图后可使用工具条上的三
维旋转按钮，任意旋转查看［
６］
：Ｓｔｅｐ
１读取并网格化数据ｃｌｅａｒ
；ｆｉｄ＝ｆｏｐ
ｅｎ（＇Ｄａｔａ（１２６５－１５５２）．ｔｘｔ＇，＇ｒ＇）；ｍｙｄａｔａ＝ｒｅｐｍａｔ（＇％ｆ＇，１，３）；ｂｂ（：，：）＝ｃｅｌｌ２ｍａｔ（ｔｅｘｔｓｃａｎ（ｆｉｄ，ｍｙ
ｄａｔａ，２０７３６
））；ｆｃｌｏｓｅ（ｆｉｄ
）；ｘ＝ｂｂ（：，２）；％第２列为时间ｙ＝ｂ
ｂ（：，１）；％第１列为深度ｚ＝ｂｂ（：，３
）；％第３列为温度
［Ｘ，Ｙ］＝ｍｅｓｈｇｒｉｄ（ｍｉｎ（ｘ）：ｍａｘ（ｘ），ｍｉｎ（ｙ）：ｍａｘ（ｙ）
）；％网格化数据
Ｚ＝ｇｒｉｄｄａｔａ（ｘ，ｙ，ｚ，Ｘ，Ｙ，＇ｃｕｂｉｃ＇）；％网格插值
Ｓｔｅｐ
２绘制二维温度云图％Ｚ（ｆｉｎｄ（Ｚ＞３０））＝ＮａＮ；％指定显示温度范围％Ｚ（ｆｉｎｄ（Ｚ＜１０））＝ＮａＮ；
ｆｉｇ
ｕｒｅ（１）ｐｃｏｌｏｒ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）；ｓｈａｄｉｎｇ　ｉｎｔｅｒｐ；％绘制伪彩色图ｓｅｔ（ｇｃａ，＇ＹＤｉｒ＇，＇ｒｅｖｅｒｓｅ＇）％将坐标轴Ｙ反向ｆｉｇ
ｕｒｅ（２）［ｃ，ｈ］＝ｃｏｎｔｏｕｒｆ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）；％绘制二维云图……
运行上述脚本程序后生成的二维温度云图（图４），其中图４ａ和图４ｂ为未设置温度显示范围的二维伪彩图和二维云图，图４ｃ和图４ｄ为设置温度显示范围后的二维伪彩图和二维云图（温度＞３０°或＜１０°
的数据设置为不显示）：Ｓｔｅｐ
３绘制三维温度曲面图％Ｚ（ｆｉｎｄ（Ｚ＞３０））＝ＮａＮ；％Ｚ（ｆｉｎｄ（Ｚ＜１０））＝ＮａＮ；
１
６
Ｍａｒｉｎｅ　Ｇｅｏｌｏｇｙ　
Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ　海洋地质前沿 ２０２０年２月　ｓｕｒｆ（Ｘ，Ｙ，Ｚ），ｓｈａｄｉｎｇ　ｉｎｔｅｒｐ；％绘制三维曲面图
……
图４　二维温度云图
Ｆｉｇ．４　Ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｃｌｏｕｄ　ｉｍａｇ
ｅ 读取并网格化数据后，运行以上程序代码即可绘制三维温度曲面图（图５）。

２．２　温度趋势曲线和温度剖面图
在分析ＤＴＳ数据时希望查看指定深度的温度趋势曲线或指定时间的温度剖面图，Ｏｒｉｇｉｎ软件自带的Ｃｏｎｔｏｕｒ　Ｐｒｏｆｉｌｅｓ功能十分强大，可以快速查看指定深度的温度趋势曲线和指定时间的温度剖面图，且操作简单灵活，具体操作步骤如下：首先需读取ｘｙ
ｚ格式的ＤＴＳ数据并将Ｏｒｉ－ｇ
ｉｎ　Ｗｏｒｋｓｈｅｅｔ数据表转换成Ｍａｔｒｉｘ，选择Ｆｉｌｅ－＞Ｏｐｅｎ－＞ＡＳＣＩＩ（＊．ｄａｔ，＊．ｃｓｖ，＊．ｔｘｔ），选择相应的ＤＴＳ数据文本文件进行导入；将时间所在列设置为ｘ，深度所在列设置为ｙ，温度所在列设置为ｚ，如图６所示。

然后点击Ｗｏｒｋｓｈｅｅｔ－＞Ｃｏｎｖｅｒｔ　ｔｏ　
Ｍａｔｒｉｘ－＞ＸＹＺ　Ｇｒｉｄｄｉｎｇ－＞Ｏｐｅｎ　Ｄｉａｌｏｇ，
Ｒｅｃａｃｕｌａｔ
ｅ图５　三维温度曲面图
Ｆｉｇ．５　Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｍａ
ｐ
图６　数据导入Ｆｉｇ．６　Ｄａｔａ　ｉｍｐ
ｏｒ
ｔ图７　将数据转换为Ｍａｔｒｉｘ
Ｆｉｇ
．７　Ｃｏｎｖｅｒｔ　Ｄａｔａ　ｔｏ　Ｍａｔｒｉｘ中选择Ａｕｔｏ，Ｇｒｉｄｄｉｎｇ　
Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ２６
　第３６卷第２期 万庭辉，等：天然气水合物试采中分布式光纤测温（ＤＴＳ）数据现场处理及可视化选择Ｒａｎｄｏｍ（Ｋｒｉｇｉｎｇ　
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ），点击ｏｋ数据网格化完毕。

最后点击Ｏｒｉｇ
ｉｎ菜单栏上的Ｐｌｏｔ－＞ｃｏｎ－ｔｏｕｒ－＞Ｃｏｎｔｏｕｒ　
Ｐｒｏｆｉｌｅｓ，即可显示指定深度的温度趋势曲线和指定时间的温度剖面图，如下图８所示
：
图８　温度趋势曲线和温度剖面图Ｆｉｇ．８　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｔｒｅｎｄ　ｃｕｒｖｅ　ｉｍａｇ
ｅａｎｄ　ｔｅｍｐ
ｅｒａｔｕｒｅ　ｐｒｏｆｉｌｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ　
Ｐｒｏｆｉｌｅｓ的强大之处在于二维温度云图上方和右侧的分别为从横向（深度）和纵向（时间）任意截取的温度趋势曲线和温度剖面图。

Ｃｏｎｔｏｕｒ　
Ｐｒｏｆｉｌｅｓ可以同时设置多条横向剖面线和纵向剖面线且可以任意移动，通过移动剖面线可获取二维温度云图横向和纵向剖面的温度趋势曲线和温度剖面图，温度趋势曲线和温度剖面图可随剖面线的移动实时更新在上方和右侧的视图上。

２．３　数据动态回放
在分析ＤＴＳ数据时希望查看温度数据的动态变化过程，本文利用Ｍａｔｌａｂ实现动态回放任意时间段和深度区间的温度数据回放，并生成动画，部分程序代码如下：
ｗｒｉｔｅｒＯｂｊ＝ＶｉｄｅｏＷｒｉｔｅｒ（＇ｔｅｓｔ．ａｖｉ＇）；％定义一个视频文件用来存动画
ｏｐｅｎ（ｗｒｉｔｅｒＯｂｊ
）；ｇ
＝ｘｌｓｒｅａｄ（＇ｇｅｏｔｈｅｒｍａｌｇｒａｄｉｅｎｔ．ｘｌｓｘ＇，＇ｓｈｅｅｔ１＇，＇Ａ１２８５：Ｂ１５７２＇
）；％读取地温梯度数据
ｄ１＝ｇ（：，１
）％第２列为深度
ｔ１＝ｇ（：，２
）％第３列为温度
ｎａｍｅｌｉｓｔ＝ｄｉｒ（＇ｄ：／ＤＴＳＴｅｍｐ／＊．ｃｓｖ＇）；ｎ＝ｌｅｎｇ
ｔｈ（ｎａｍｅｌｉｓｔ）；ｆｉｌｅＦｏｌｄｅｒ＝ｆｕｌｌｆｉｌｅ（＇ｄ：／ＤＴＳＴｅｍｐ／＇）；ｄｉｒＯｕｔｐ
ｕｔ＝ｄｉｒ（ｆｕｌｌｆｉｌｅ（ｆｉｌｅＦｏｌｄｅｒ，＇＊＇））；ｆｉｌｅｎａｍｅ＝｛ｄｉｒＯｕｔｐｕｔ．ｎａｍｅ｝＇；ｂ＝ｆｉｌｅｎａｍｅ（３）＇
；％获取初始参考温度曲线文件名
Ｃ＝ｄｌｍｒｅａｄ（ｃｈａｒ（ｂ），＇，＇，［１２８５　０　１５７２　１］）；ｄ２＝Ｃ（：，１）；ｔ２＝Ｃ（：，２）；ｆｏｒ　
ｉ＝２：ｎ％从第２条ＤＴＳ温度曲线开始读取
ａ＝ｆｉｌｅｎａｍｅ（ｉ＋２）……
将脚本程序放在指定文件夹，并且将要回放的ＣＳＶ格式ＤＴＳ原始数据和ｘｌｓｘ格式的地温梯度曲线放入该文件夹，运行程序后可动态视回放数据并生成相应动画，如图９所示，其中绿色轨迹为地温梯度曲线，红色轨迹为初始参考曲线，蓝色轨迹为其余ＤＴＳ温度曲线。

图９　数据动态回放
Ｆｉｇ．９　Ｄｙｎａｍｉｃ　ｐｌａｙ
ｂａｃｋ　ｏｆ　ｄａｔａ３　结论
Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇ
ｉｎ二者在图形可视化方面的３
６
Ｍａｒｉｎｅ　Ｇｅｏｌｏｇｙ　
Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ　海洋地质前沿 ２０２０年２月　功能都十分强大，本文综合运用Ｍａｔｌａｂ和Ｏｒｉｇｉｎ的优势功能，实现了对水合物试采ＤＴＳ现场数据的快速处理和可视化，相较于传统的二维温度数据成图，本文采用的ＤＴＳ数据可视化方法有以下特点和优点：
（１
）可查看指定时间段、指定深度区间和温度区间的二维温度云图和三维温度曲面图；（２
）可同时查看多条指定深度的温度趋势曲线和多个指定时间的温度剖面图；
（３
）可动态回放指定时间段和深度区间的ＤＴＳ温度数据；（４）可同时显示初始参考温度曲线和地温梯度曲线，并生成动画。

综合运用以上数据可视化方法可综合分析全井或局部温度随时间变化的趋势，有助于了解井
筒内生产情况［７］
，进一步结合地温梯度曲线和水
合物相平衡曲线，可辅助判断井筒附近水合物的
分解和形成，有效提高生产优化和预测的分析效率。

参考文献：
［１］　庄须叶，
黄　涛，邓勇刚，等．光纤传感技术在油田开发中的应用进展［Ｊ］．西南石油大学学报，２０１２，３４（２）：１６１－１７２．［２］　隋微波，
张士诚．井下实时温度监测现场应用及理论模型研究新进展［Ｊ］．测井技术，２０１１，３５（６）：５０２－
５０７．［３］　贾振甲，
孙　达，李方宇，等．致密油储层试油分布式光纤传感监测技术［Ｊ］．油气井测试，２０１８，２７（３）：５８－
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李海涛，张建伟，等．分布式光纤测温技术在油田开发中的发展潜力［Ｊ］．油气藏评价与开发，２０１５，５（５）：６９－７５．［５］　李双双，李　探．浅谈Ｍａｔｌａｂ与Ｏｒｉｇ
ｉｎ软件［Ｊ］．计算机光盘软件与应用，２０１０，４：１４２．
［６］　付学术，
牟兆刚．ＭＡＴＬＡＢ软件在物探工作中绘制等值线图的应用［Ｊ］．科技信息，２０１２，１３：６２－
６３．［７］　刘艳玲，
张玉辉，李　军，等．分布式光纤传感技术在国内油田应用浅谈［Ｊ］．工艺技术，２０１４，２８（５）：４９－
５１．ＳＴＵＤＹ　ＯＦ　ＯＮ－ＳＩＴＥ　ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ　ＡＮＤ　ＶＩＳＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ　ＯＦＤＴＳ　ＤＡＴＡ　ＦＲＯＭ　ＣＨＩＮＡ’Ｓ　ＦＩＲＳＴ　ＯＦＦＳＨＯＲＥ　ＮＡＴＵＲＡＬ　
ＧＡＳＨＹＤＲＡＴＥ　ＰＲＯＤＵＣＴＩＯＮ　ＴＥＳＴ　ＩＮ　ＳＯＵＴＨ　ＣＨＩＮＡ　
ＳＥＡＷＡＮ　Ｔｉｎｇｈｕｉ　１，２，
３，ＱＩＵ　Ｈａｉｊｕｎ１，
２，ＬＵ　Ｊｉｎｇａｎ１，
２，ＬＩ　Ｚｈａｎｚｈａｏ１，
２，ＭＡ　Ｃｈａｏ１，
２，ＷＡＮＧ　Ｊｉｎｇ
ｌｉ　１，
２
（１Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｍａｒｉｎｅ　Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓｕｒｖｅｙ，Ｃｈｉｎａ　Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓｕｒｖｅｙ，Ｇｕａｎｇ
ｚｈｏｕ　５１０７６０，Ｃｈｉｎａ；２Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　
Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｇａｓ　Ｈｙｄｒａｔｅ，Ｃｈｉｎａ　Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓｕｒｖｅｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５１０７６０，Ｃｈｉｎａ；３Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ，Ｄａｑｉｎｇ　
１６３３１８，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｓ　ｔｈｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ａｎｄ　ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｕｓｉｎｇ　Ｍａｔｌａｂ　ａｎｄ　Ｏｒｉｇｉｎ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｉｎｇｒａｐｉｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＤＴＳ　ｆｉｅｌｄ　ｄａｔａ　ｉｎ　Ｏｆｆｓｈｏｒｅ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｇａｓ　Ｈｙｄｒａｔｅ　Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｔｅｓｔｂｙ　
Ｃｈｉｎａ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｓｏｕｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｓｅａ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄａｔａｍａｐｐｉｎｇ，ｔｈｅ　ＤＴＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｆｉｂｅｒ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　Ｓｅｎｓｏｒ）ｄａｔａ　ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｕｓｅｄ　ｉｎｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｓ　ｍｏｒｅ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ａｎｄ　ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ，ａｎｄ　ｃａｎ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ　
ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｈｏｌｅ　ｗｅｌｌｏｒ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｗｉｔｈ　ｔｉｍｅ，ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｈｅｌｐｆｕｌ　ｔｏ　ｋｎｏｗ　ｔｈｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｗｅｌｌｂｏｒｅ．Ｔｈｅ　ｓｉｔｕ－ａｔｉｏｎ，ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｇｅｏｔｈｅｒｍａｌ　ｇｒａｄｉｅｎｔ　ｃｕｒｖｅ，ｃａｎ　ａｓｓｉｓｔ　ｉｎ　ｊｕｄｇｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｆｏｒ－ｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｙｄｒａｔｅｓ　ｎｅａｒ　ｔｈｅ　ｗｅｌｌｂｏｒｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄ　ｐ
ｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｎａｔｕｒａｌ　ｇａｓ　ｈｙｄｒａｔｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ；ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｖｉｓｕａｌ－ｉｚａｔｉｏｎ
４６。