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基于成像測井的裂縫智能識別新方法

摘要:在所有測井資料中,成像測井資料是最直觀有效的裂縫識別資料。裂縫拾取的自動化可有效減少人力消耗。采用計算機視覺領域的圖像語義分割模型DeepLabv3+,對裂縫區域進行像素分割,在分割結果的基礎上利用霍夫變換提取裂縫形態參數。與傳統方法相比,該方法能夠更為準確,快速地提取裂縫區域,求取裂縫產狀。

關鍵詞:
  • 成像測井  
  • 裂縫參數  
  • 語義分割  
  • 霍夫變換  
  • 卷積神經網絡  
作者:
李冰濤; 王志章; 孔垂顯; 蔣慶平; 王偉方; 雷祥輝
單位:
中國石油大學(北京); 北京100000; 中國石油新疆油田分公司勘探開發研究院; 新疆克拉瑪依834000
刊名:
測井技術

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:測井技術

測井技術雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:61-1223/TE。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1977年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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