在油田勘探开发中，气测录井在钻井监控过程中具有十分重要的意义。气测录井是通过分析钻井液中烃类气体的组分及其含量，正确判断地层中油气含量、及时发现和解释评价油气显示。在气测录井中不仅需要全烃检测，而且需要对各种烃类组分含量进行分析。激光拉曼光谱（Laser Raman Spectroscopy，简称Raman）从物质的分子振动光谱来识别和区分不同的物质结构，可对多种成分同时进行分析，还具有原位在线、连续快速等优点，为油气勘探中的气测录井开辟了新的途径。本论文针对录井现场烃类气体组分连续快速识别和定量分析的需求，将激光拉曼光谱技术应用于烃类气体的探测与分析，在实验室条件下对烃类气体的拉曼光谱进行探测研究，针对谱峰交叉重叠、信息难以提取的问题，采用遗传算法研究实测烃类混合气体的定量分析。论文的前三章介绍了选题背景和意义，从Raman定量分析的依据、光谱数据的预处理方法及定量分析方法等方面综述了国内外研究进展，并介绍了本论文所用实验仪器及实验方法。论文的第四、第五章是论文的主体——作者完成的主要工作，包括：烃类气体拉曼光谱探测实验研究和遗传算法用于烃类气体拉曼光谱定量分析。第四章是烃类气体拉曼光谱探测的实验研究。首先采用实验室探测系统对烃类气体进行探测分析，考虑到应用于录井现场探测的可能，又采用现场探测实验系统对烃类气体进行探测。对比实验结果表明，烃类气体拉曼光谱特征峰密集且交叉重叠严重，采用实验室探测系统探测的烃类气体激光拉曼光谱，来进行定量分析方法的研究；而现场探测实验系统分辨率较低，无法满足烃类气体的探测需求，可通过选用高分辨率光栅等方法提高系统分辨率，为现场仪器选型提供了依据。第五章针对烃类混合气体拉曼特征峰交叉重叠异常严重，特征峰信息提取异常困难的问题，建立遗传算法用于烃类混合气体的定量分析。为验证遗传算法对多组分烃类气体拉曼光谱定量分析的性能，首先测试混合气体模拟光谱输入算法的浓度预测情况，混合气体模拟光谱的光谱数据由单质气体的拉曼光谱按实际浓度比例拟合叠加得到。测试结果表明，无论拉曼特征峰有无交叉重叠，遗传算法对混合气体模拟光谱的预测结果误差接近于零，且重复性好，这说明遗传算法应用于混合气体定量分析的可行有效性。将遗传算法用于实测烃类混合气体的原始拉曼数据，对于拉曼特征峰无交叉重叠的三元混合气体，遗传算法定量分析预测结果的相对误差小于13.38%，对于实测的拉曼特征峰有交叉重叠的四元混合气体，遗传算法定量分析预测结果的相对误差小于6.7%.为尽量减小定量分析误差，采用小波变换方法对拉曼光谱进行平滑去噪和去基线预处理。将小波变换预处理后的拉曼光谱输入遗传算法，对于实测的拉曼特征峰无交叉重叠的三元混合气体，定量分析预测结果的相对误差由原来的13.38%降为0.16%；对于实测的拉曼特征峰有交叉重叠的四元混合气体，定量分析预测结果的相对误差变化不大，略低于利用原始光谱的预测结果。第六章是论文工作总结，同时提出了进一步的工作设想和展望。