【摘 要】
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电成像的处理、解释大量依赖人工操作,存在缝洞表征困难等问题。人工操作不但效率低,而且还存在难以消除的人为误差。为此,提出一种基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像图像自动识别裂缝、溶蚀孔洞的方法。该方法基于电成像数据,结合Otsu算法与平均法分割阈值,从地层背景中分离裂缝、溶蚀孔洞信息,并应用连通域像素标记法提取独立的连通域缝洞个体;然后,搭建并训练改进的LeNet-5网络模型,以多种地质构造的图像特征为标准制备训练样本集,实现缝洞特征的自动识别;最后,结合常规测井曲线,利用训练后模型的识别结果对图像分类
【机 构】
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西南石油大学地球科学与技术学院,油气藏地质及开发工程国家重点实验室,成都理工大学能源学院,中石油西南油气田公司川中油气矿
【基金项目】
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国家科技重大专项“四川盆地大型碳酸盐岩气田开发示范工程”(2016ZX05052),国家自然科学基金项目“热液作用下的深部含铀油蚀变砂岩地球物理响应及铀油兼探方法”(U2003102)联合资助。
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电成像的处理、解释大量依赖人工操作,存在缝洞表征困难等问题。人工操作不但效率低,而且还存在难以消除的人为误差。为此,提出一种基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像图像自动识别裂缝、溶蚀孔洞的方法。该方法基于电成像数据,结合Otsu算法与平均法分割阈值,从地层背景中分离裂缝、溶蚀孔洞信息,并应用连通域像素标记法提取独立的连通域缝洞个体;然后,搭建并训练改进的LeNet-5网络模型,以多种地质构造的图像特征为标准制备训练样本集,实现缝洞特征的自动识别;最后,结合常规测井曲线,利用训练后模型的识别结果对图像分类
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