【摘 要】
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识别裂缝是油气储量评价和产能预测的关键。目前识别裂缝主要采用基于人机交互的方法,该方法耗功耗时且易受主观因素影响,因而对裂缝的识别不够精确。为此,提出利用条件生成
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,冀东油田公司勘探开发研究院,郑州中核岩土工程有限公司
【基金项目】
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吉林省科技发展优秀青年人才项目(20190103150JH)资助~~
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识别裂缝是油气储量评价和产能预测的关键。目前识别裂缝主要采用基于人机交互的方法,该方法耗功耗时且易受主观因素影响,因而对裂缝的识别不够精确。为此,提出利用条件生成对抗网络(CGAN)识别图像中的裂缝。CGAN通过训练给定的图像和对应标签图像,提取训练图像和标签中的特征,以此特征识别图像中的信息。利用CGAN识别模拟图像中的正弦形态裂缝,识别裂缝准确率达93.4%。CGAN对地层微电阻率扫描成像(FMI)图像中的水平缝和低角度缝识别准确率为90%。研究结果表明,和蚁群算法相比,CGAN是一种效果好、速度快及
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