录井技术是油气勘探开发的“眼睛”,快速、准确的录井分析技术可以提高油气资源开发利用的效率。现阶段,我国录井分析所采用的方法多为气相色谱分离法,这种分析方法虽然可以对录井气体进行检测与分析,但因其存在附属设备多和分析时间长等缺点,已很难满足快速发展的录井技术的需要。红外光谱分析技术可以对气体进行快速、无损的检测,在生活中多个领域得到了广泛的应用,但在录井分析领域的应用还不够完善。因此,本文对基于傅里叶红外光谱的录井气体定量分析技术进行研究,使用深度学习中的卷积神经网络对录井气体中各组分气体的含量进行定量分析。首先,本文设计了录井气体红外光谱检测系统,该系统主要由气体预处理单元、气路分配单元、气体传感器单元、傅里叶红外光谱仪、嵌入式控制单元以及计算机通讯单元所组成。通过嵌入式控制单元对整个仪器内部的温度、压力及危险气体浓度进行检测,并传输到计算机中进行实时监控,傅里叶红外光谱仪采集到的红外光谱信号可以直接传输到计算机中进行处理。其次,本文使用正交实验方法对多组分实验样本进行设计,使用多通道混气装置进行实验气体的配置,使用KS算法将采集到的红外光谱数据进行分组,并对划分好的训练集与预测集数据通过卷积神经网络进行训练,建立基于深度学习的录井气体定量分析模型,完成了对甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷以及正戊烷的定量分析。最后,通过实验验证,本文设计的傅里叶红外光谱检测系统可以准确地对录井气体的红外光谱进行检测,建立的录井气体定量分析模型对经过预处理的单质气体可以达到99%的识别准确率,对经过预处理的混合气体红外光谱的识别准确率达到98%,说明本文建立的基于深度学习的录井气体红外光谱检测模型可以快速准确的对录井气体进行定量分析。录井气体红外光谱检测系统可以准确地对单质烷烃气体以及多组分混合烷烃气体进行快速检测,对油气资源的勘探开发具有较为重要的意义。快速、准确的录井气体组分分析可以最大限度避免薄油层和贫油层遗漏,提高我国油气资源的供应能力。