Python語言成為了地球系統科學和石油勘探領域的重要編程語言之一。在石油勘探領域，Python的應用也越來越廣泛。

Python可以用于石油勘探的多個方面，包括數據處理、建模、可視化等。下面就介紹一些實際應用中使用到的Python代碼。

# 導入需要使用的庫
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀入數據
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 數據處理
df = data.dropna()  # 去除缺失值
df['depth'] = df['depth']*3.281  # 單位轉換，將深度從米轉換為英尺
# 繪圖
plt.plot(df['depth'], df['Porosity'])
plt.xlabel('Depth(feet)')
plt.ylabel('Porosity')
plt.show()

以上代碼中，首先使用pandas庫讀入數據，并通過dropna函數去除缺失值，然后將深度從米轉換為英尺。最后使用matplotlib庫繪制出孔隙度隨深度變化的曲線圖。

除了數據處理和可視化，Python還可以用于石油勘探模型的建立和優化。以下是一個簡單的垂直電阻率模型建立的代碼示例。

# 導入需要使用的庫
import numpy as np
# 模型參數
layers = ['sandstone', 'shale', 'sandstone', 'shale', 'sandstone']
thickness = [50, 20, 50, 30, 60]
resistivity = [10000, 100, 10000, 2, 10000]
depth = np.cumsum(thickness) - thickness[0]
# 計算模型響應
def compute_response(resistivity, thickness):
return np.exp(-2*np.pi*resistivity*thickness/1000)
theta = np.zeros(len(depth))
for i in range(len(depth)):
theta[i] = compute_response(resistivity[i], thickness[i])
Rt = np.sum(theta)/len(theta)
print('Rt:',Rt)

以上代碼中，layers、thickness和resistivity分別為地層名稱、厚度和電阻率。使用numpy庫計算出深度，并定義函數來計算各層電阻率與厚度的響應，最后計算出垂直電阻率Rt。通過調整參數，可以快速計算出不同地層參數對垂直電阻率的影響。

總而言之，Python在石油勘探領域的應用可謂是博大精深，未來將會有更多的應用場景涌現出來。