一种基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法.pdf
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一种基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法.pdf
本发明公开了一种基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法,包括以下步骤:步骤1:获取电成像,进行双边滤波处理;步骤2:电成像二值化,然后通过改进霍夫变换提取构造裂缝的产状信息,统计每米的构造裂缝条数和开度;步骤3:将步骤1滤波后的图像进行灰度化和锐化处理,统计每米层理条数n;步骤4:根据步骤2得到的开度计算每米构造裂缝开度之和,开度之和除以每段层理条数n得到σ;σ乘以n最大值记作k;本发明公开的基于电成像测井图像的页岩裂缝发育模式识别方法,能够精细的拾取成像上的裂缝信息并准确的识别该段的裂缝发育模式,
基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统.pdf
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基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法,通过多层非线性的神经网络模型来解决复杂问题。在近年来,深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果,因此也引起了测井领域的关注。电成像测井是一种常用的地质勘探方法,可以通过测量绕去岩石的电阻率变化来识别地下是否存在裂缝。然而,传统的电成像测井方法对于裂缝的识别存在一定的局限性,主要体现在裂缝形态复杂、噪声干扰较大、人工解释耗时等方面。本文旨在探索一种基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法,以提高裂缝识别的准确
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基于知识的碳酸盐岩电成像测井裂缝自动识别方法摘要:碳酸盐岩储层的裂缝对于储层的流体性质与开采效果有较大影响,因此如何准确地识别出储层的裂缝对于储层评价和开采有着至关重要的作用。本文基于知识的碳酸盐岩电成像测井数据,提出了一种自动识别储层裂缝的方法。首先,利用数字滤波技术对电成像图像进行预处理,剔除噪点和干扰信号。接着,基于FRAT(自回归分形描迹)算法对图像进行分形计算,并提取出裂缝的几何特征,如长度、宽度等。最后利用支持向量机(SVM)对选取的特征进行分类,识别出裂缝。实验结果表明,该方法能够有效地识别