【摘 要】
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视频测井是检测井筒设备,保证油田开发生产的重要方法。但是,通过视频测井获取的井筒图像干扰项过多,图像不清,而且后期识别大多数是利用人工方式,不仅需要具备较高的专业知识而且工作量大,为了更好的观测井筒设备的接箍、泄漏、射孔三种关键目标图像,本文提出了基于Open CV的视频测井关键目标识别方法研究,利用图像预处理操作提高样本质量,并对Alex Net、VGG16和Google Net三种神经网络进行
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视频测井是检测井筒设备,保证油田开发生产的重要方法。但是,通过视频测井获取的井筒图像干扰项过多,图像不清,而且后期识别大多数是利用人工方式,不仅需要具备较高的专业知识而且工作量大,为了更好的观测井筒设备的接箍、泄漏、射孔三种关键目标图像,本文提出了基于Open CV的视频测井关键目标识别方法研究,利用图像预处理操作提高样本质量,并对Alex Net、VGG16和Google Net三种神经网络进行了研究与应用。本文利用可见光KATEYETM鹰眼井下电视V2.0测井新技术拍摄的四川一盆地油田井下清晰检测视频获取到含有关键目标接箍、射孔和泄漏的视频,逐帧截取得到图像原始数据,通过左右互换、上下翻转、旋转等方法扩充图像样本;对图像样本用均值滤波、高斯滤波去除图像噪声,用对数Log、Gama变换增强图像,用分水岭算法进行图像分割,通过上述图像预处理工作,提高了图像数据集的质量。在研究图像识别和神经网络的基础上,基于Alex Net、VGG16、Google Net三种卷积神经网络分别建立了基于Open CV的视频测井关键目标识别模型,利用图像训练集和验证集对模型进行了参数调优和结构优化,通过实验对比分析三种模型的训练效果。其中,基于Google Net的识别模型效果最好,准确率达到了88%;基于Alex Net和VGG16的识别模型准确率偏低,分别为63%和54%。在调研分析油田视频测井实际需求的基础上,通过系统功能设计、架构设计、数据库设计等,开发出了基于Open CV的视频测井关键目标识别系统,实现了对用户信息的管理、图像数据的预处理、神经网络模型的训练、关键目标图像识别结果的图形展示等功能,能够帮助油田工作人员快速识别出视频测井关键目标,减轻工作人员负担,提高工作效率。
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