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题名碳酸盐岩复杂背景孔洞自动识别及参数计算
被引量：7
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作者
李志虎
张翔
罗利
毛英雄
李猛
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机构
长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室
中国石油集团川庆钻探工程有限公司测井公司
中国石化中原油田分公司采油五厂
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出处
《断块油气田》
CAS
北大核心
2016年第3期314-319,323,共7页
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基金
国家自然科学基金项目"复杂地质背景下电成像测井层理面检测与产状快速提取方法研究"(41374148)
中国石油集团公司"十二五"科研课题"测井前沿技术与应用基础研究"(2014A-3911)
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文摘
碳酸盐岩储层解释与评价的核心之一就是孔洞识别及参数定量计算。目前孔洞识别及参数定量计算存在两方面问题。一方面,主要采用基于OTSU图像分割算法提取孔洞目标,在灰度直方图存在多峰、图像存在暗点干扰等复杂背景时,孔洞难以精确提取;另一方面,主要利用孔洞轮廓坐标计算孔洞参数,存在速度慢、计算量大的问题。针对此类问题,文中提出了OTSU结合分水岭的图像分割算法,有效地从复杂背景中提取孔洞目标;同时,研究了孔洞编号标记算法、轮廓追踪算法,利用Freeman八方向链码储存轮廓信息,根据链码快速计算孔洞面积、周长、面孔率等参数,有效地节省内存空间,提高运算速度。实测资料处理结果表明,该方法能在复杂背景下有效地提取孔洞,较快地计算孔洞参数。
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关键词
碳酸盐岩
成像测井
孔洞自动识别
参数计算
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Keywords
carbonate rock
image logging
automatic identification of cavities
parameter calculation
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分类号
TE121.1
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名基于多尺度区域卷积神经网络的露头孔洞自动提取
被引量：5
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作者
王庆
曾齐红
张友焱
邵燕林
魏薇
邓帆
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机构
长江大学地球科学学院
中国石油勘探开发研究院
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出处
《现代地质》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期1147-1154,共8页
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基金
中国石油科技项目(Kt2018-10-09)
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文摘
碳酸盐岩储层解释与评价的一个重要内容是确定其孔隙空间特征,野外露头是地下储层的真实刻画,对野外露头进行孔洞的自动化提取与其参数定量表征具有重要意义。在深度学习Mask-RCNN模型基础上进行改进,提出一种基于多尺度的区域卷积神经网络孔洞检测新方法,并通过两种方式进行准确度分析,第一种是将该方法的孔洞提取结果与OSTU分割法、分水岭分割法、BP神经网络法、支持向量机法以及Mask-RCNN的孔洞提取结果进行比较,其结果显示该方法有更高的检测准确度;第二种是通过该方法提取的孔洞结果计算洞数量、面孔率和洞面积均值三个孔洞特征参数,以人工提取结果为参照,比较得到洞数量准确度在88%以上,面孔率准确度在93%以上,洞面积均值准确度在93%以上。最后将提出的方法应用于峨边先锋灯二段的数字露头剖面孔洞自动识别,并分层计算孔洞参数,定量分析其分布特征,为该露头碳酸盐岩储层评价提供了依据。
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关键词
孔洞自动识别
卷积神经网络
数字露头
深度学习
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Keywords
cavity automatic recognition
convolution neural network
digital outcrop
deep learning
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分类号
TE122.2
[石油与天然气工程—油气勘探]
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