深度学习模型下岩屑图像识别研究

发布时间：2021-01-28 20:10

　　地层岩性作为石油地质特性的基本研究对象,能够准确反映出油气藏产能分布状况,指明油气勘探方向,为相似盆地勘探提供参考,对现场录井很有必要。岩石的分类是后续油藏模拟管理的前期准备工作。在油气勘探中,通过岩屑录井来识别井下地层的岩性是一项常用的方法。通过岩屑录井获得的地层岩屑资料进行分析,能帮助勘探工作者获取详细的地层特性,建立地层剖面图。岩性的准确识别是孔隙度和含油饱和度准确确定的前提,也是储层特征研究、储量计算和地质建模的基础。岩屑的识别鉴定最传统做法是采用人工方式对岩屑进行采集,拍照后提取有效信息并进行分析。这需要专业人员来判读,而且工作量大,很容易受到主观因素的影响,最终提取的信息以及分析结论存在误差,从而影响专家对储层微观结构的观察鉴定结果。并且随着油田录井过程中PDC钻头的逐步推广使得采集岩屑细碎且数量少,由此很大程度上影响了岩屑描述的正确率。仅通过传统的岩屑描述方法已无法满足目前岩屑录井工作的需求。针对当前的岩屑描述鉴别的难题,本文对岩屑的特征描述进行深入研究,考虑到深度学习的在图像处理分析领域取得巨大的成果,提出了利用在图像分类识别方面优势的深度卷积网络进行岩屑图像的识别。本... 

【文章来源】：长江大学湖北省

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

RGB颜色空间模型

HSV颜色空间模型

泥岩R,G,B分量提取图

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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[9]结合显著性分析和半监督学习的图像检索算法[D]. 袁玲.北京交通大学 2009
[10]基于局部二进制运动模式的动态纹理描述新方法[D]. 姚伟光.兰州大学 2009



本文编号：3005614