用途
dlisio 用于读取和解析 DLIS（Digital Log Interchange Standard）与 LIS（Log Information Standard）测井文件，并支持受控的 LAS 导出。它面向二进制 RP66 DLIS 和 LIS79 输入，返回结构化的 NumPy 数组与元数据对象。该工具不写入 DLIS；如需处理 LAS，应使用 lasio。
主要能力
选择逻辑文件与帧
在选取数据前应先检查物理文件。不同逻辑文件与帧可能具有不同的深度、采样率和通道标识。dlis.load() 返回的是 PhysicalFile 上下文管理器，而不是生成器。应在上下文内读取数组数据，关闭上下文后再保留已复制的数组或 DataFrame。
from dlisio import dlis
def inventory(path):
items = []
with dlis.load(str(path)) as files:
for logical_index, logical in enumerate(files):
for frame_index, frame in enumerate(logical.frames):
items.append({
'logical_file': logical_index, 'frame': frame_index,
'fingerprint': frame.fingerprint,
'index_type': frame.index_type, 'index': frame.index,
'channels': [(ch.fingerprint, ch.units, ch.dimension)
for ch in frame.channels],
})
return items
通道身份包含类型、助记符、来源和副本编号，仅名称不一定唯一。应使用 channel.fingerprint 访问其数组字段；frame.curves() 即使在名称被消歧后，仍以指纹作为 dtype 标题。FRAMENO 字段记录的是帧序号，而非测量深度。
读取标量与数组通道
from dlisio import dlis
import pandas as pd
def read_frame(path, logical_file_index=0, frame_index=0):
with dlis.load(str(path)) as files:
if not 0 <= logical_file_index < len(files):
raise ValueError('Logical file index out of range')
logical = files[logical_file_index]
if not 0 <= frame_index < len(logical.frames):
raise ValueError('Frame index out of range')
frame = logical.frames[frame_index]
records = frame.curves()
scalar = {name: records[name].copy() for name in records.dtype.names
if records[name].ndim == 1}
arrays = {ch.fingerprint: records[ch.fingerprint].copy()
for ch in frame.channels if records[ch.fingerprint].ndim > 1}
metadata = {'frame': frame.fingerprint, 'index_type': frame.index_type,
'index': frame.index,
'channels': {ch.fingerprint: {'name': ch.name, 'units': ch.units,
'dimension': ch.dimension} for ch in frame.channels}}
return pd.DataFrame(scalar), arrays, metadata
数组/图像通道应保持为数组，并保留所有尾部维度。结构化数组具有 dtype.names，而非 .items()。当其包含多维字段时，直接转换为 DataFrame 会失败。除非有明确要求且有记录的降维操作，否则不要把图像通道平均为标量。
深度、缺失值与转换
在把某个索引判定为深度之前，应检查 frame.index_type 以及第一个通道的单位。时间通道或 FRAMENO 不能替代深度。
应保留深度递增或递减的顺序。重复或非单调深度需要显式处理；不要在不同测次之间静默排序或重采样。
DLIS 没有通用的 LAS 式空值哨兵。应保留 NaN，仅在其含义有文档说明时才应用厂商空值标记。导出过程中应保留掩码。
帧与通道处理
帧和通道的处理涉及身份识别、搜索以及独立的无损数组导出。文件结构与 LIS 的处理涉及元数据、编码以及独立的 LIS API。
DLIS 转 LAS 辅助脚本
内置的 DLIS 转 LAS 辅助脚本始终首先包含一条经过验证的深度曲线，即使 --curves 只请求测量曲线也是如此。它接受唯一助记符或完整指纹，保留 m/ft 单位与深度顺序，并对不规则采样写入 STEP=0。数组默认被排除并给出诊断信息；显式请求数组时会失败，而不是将其丢弃。LAS 是对 DLIS 元数据和多维样本的有损表示。
python scripts/dlis_to_las.py well.dlis --list
python scripts/dlis_to_las.py well.dlis scalar.las --logical-file 0 --frame 0 --curves GR
应相对于已安装的 skill 目录解析脚本路径。对于非深度索引的帧，需要显式指定 --depth-channel。支持的导出深度单位为 m 和 ft；其他单位需要记录转换关系。--null-value 记录操作者所选定的已知厂商哨兵值。
适用场景
- 需要读取或解析 DLIS/LIS 测井文件时；
- 需要检查测井文件的物理结构、逻辑文件、帧和通道时；
- 需要将 DLIS 中的标量测井曲线以受控方式导出为 LAS 时；
- 需要在多逻辑文件/多帧、重复助记符、标量/数组通道、NaN 等情况下保持数据完整性的场景。
限制
- 不写入 DLIS；LAS 处理需使用 lasio。
- LIS、损坏文件恢复以及厂商特定记录需要各自的测试夹具；不应声称这些分支已被 DLIS 测试覆盖。
- 验证使用 dlisio 1.0.4，配合项目生成的二进制 DLIS，包括多逻辑文件/帧、重复助记符、标量/数组通道、NaN 和 LAS 往返。这些合成文件为项目所有，并非分发的实测测井数据。
- 官方 DLIS API 检查日期为 2026-09-14。除非有明确且有记录的恢复决策支持放宽，否则应使用严格解析；错误不得被报告为成功的空导出。