随着录井技术的发展,井下随钻气体检测技术的重要性越来越突出,气体传感器作为随钻气体检测的重要工具,对其性能的测试及分析必不可少。而传统的人工测试手段不仅测试效率低、数据采集误差大,而且实时性和可靠性较差。为此,根据钻井过程中井下环境的具体情况,本文在调研各类传感器并选用催化燃烧式气体传感器作为井下随钻可燃性气体检测传感器的基础上,设计开发了一套高温井下可燃气体传感器测试软件系统,实现高温井下可燃气体检测传感器的性能测试、标定及校正功能。该软件系统通过绘制不同温度、不同浓度下的传感器输出特性曲线,达到气体传感器输出的可视化显示的目的,并完成半自动井下高温气体传感器的分析、标定及数据处理的功能。考虑到气体传感器输出受到温度影响会产生较大的误差,本文分析了在测量温度较低的情况下使用迭代法和测量温度较高时采用预测效果更好的神经网络法这样结合的方式对高温气体传感器的温度补偿。针对气体传感器信号在传输过程中受到泥浆冲刷和钻机转动等外界环境因素的影响而使井口接收信号中存在大量噪声的问题,本文首先分析了影响气体传感器输出信号的噪声源,重点研究了钻柱振动噪声信号和泥浆泵噪声信号,根据这两类主要噪声源的特点,通过对比不同噪声处理方法的适用范围,提出利用短时傅里叶变换和小波滤波分别处理气体传感器输出信号中的泥浆泵噪声和钻柱振动噪声;并通过MATLAB仿真验证了以上两种噪声处理方法对泥浆泵噪声和钻柱振动噪声抑制的效果。最后通过仿真软件仿真出气体传感器输出,并对测试系统各功能模块进行验证。同时,还验证了采用迭代法和神经网络法结合的温度补偿方法的有效性和准确性。结果表明,测试软件系统可以实现各模块的功能,并且能有效地降低传感器输出信号在高温下的误差,可以达到标定气体传感器的目的。