【摘 要】
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准确表征致密砂岩储层的孔隙结构特征,对于提高致密砂岩储层的勘探开发水平、增加致密砂岩油气产量等实际问题具有重要意义。在此基础上,开展了致密砂岩储层的孔隙研究。在致密砂岩CT图像研究中,由于复杂的沉积作用和成岩作用,致密砂岩储层孔隙结构复杂,设计一个性能优异的孔隙分割系统尤为重要。为此,本文通过研究孔隙区域的特性,结合传统机器学习和图像处理方法,对致密砂岩的孔隙区域进行分割,从而科学地协助油田开发人
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密油储层孔隙结构跨尺度多源融合及重构（51774090）”； 黑龙江省博士后科研启动金资助项目“基于多源图像语义特征的致密砂岩孔隙表征方法研究（LBH-Q20080）”；
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准确表征致密砂岩储层的孔隙结构特征,对于提高致密砂岩储层的勘探开发水平、增加致密砂岩油气产量等实际问题具有重要意义。在此基础上,开展了致密砂岩储层的孔隙研究。在致密砂岩CT图像研究中,由于复杂的沉积作用和成岩作用,致密砂岩储层孔隙结构复杂,设计一个性能优异的孔隙分割系统尤为重要。为此,本文通过研究孔隙区域的特性,结合传统机器学习和图像处理方法,对致密砂岩的孔隙区域进行分割,从而科学地协助油田开发人员。本文主要研究基于加权随机森林的砂岩CT图像超像素合并方法,实现了基于贝叶斯后验概率的加权随机森林分类算法、超像素特征提取及特征选择、基于随机森林的超像素分类以及基于区域邻接强度的区域合并方法。主要内容如下:1.砂岩CT图像的超像素分割和特征提取的研究。为了识别砂岩CT图像中的孔隙,首先采用中值滤波对图像进行预处理,然后采用基于简单线性迭代聚类算法（Simple Linear Iterative Clustering,SLIC）得到超像素区域,分析图像中孔隙超像素区域和非孔隙超像素区域的特点,提取超像素的颜色特征、纹理特征和边缘特征在内的多特征,并基于Felief F算法对多种特征进行特征选择。2.提出了一种基于贝叶斯后验概率的加权随机森林算法,并使用该算法对砂岩CT图像的超像素进行分类。基于贝叶斯后验概率提出了一种加权随机森林算法（Weighted random forest based on Bayesian posterior probability,B-RF）,该算法利用贝叶斯原理将先验概率与实际结果相结合,得到更准确的后验概率作为权重,针对传统随机森林算法使用简单投票法对所有基分类器分配相同权重的问题,使用加权投票为每个分类器分配合理的权重值,从而提高整体的分类能力。将B-RF算法应用到砂岩CT图像中,通过提取的特征实现对超像素的分类,与随机森林进行对比,提出的B-RF可以更准确地识别砂岩超像素类别。3.提出了一种基于B-RF的区域合并算法,并将其应用于对砂岩CT图像的孔隙分割。基于B-RF的区域合并算法（Region merging algorithm based on B-RF,BRFRM）,使用SLIC算法将图像分割成少量的超像素区域的基础上,使用区域邻接图描述区域之间的关系,然后采用训练的B-RF模型预测每个超像素区域的邻接强度,然后将每个待合并区域与其所有相邻区域之间进行相似性度量,当度量结果大于阈值时,进行相邻区域合并,直到没有相似区域,输出合并结果。应用BRFRM算法建立砂岩CT图像的孔隙分割模型,并在此基础上,建立砂岩CT图像孔隙分割系统,能够满足砂岩CT图像中孔隙分割的需求。
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