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基于成像测井的裂缝智能识别新方法

摘要:在所有测井资料中,成像测井资料是最直观有效的裂缝识别资料。裂缝拾取的自动化可有效减少人力消耗。采用计算机视觉领域的图像语义分割模型DeepLabv3+,对裂缝区域进行像素分割,在分割结果的基础上利用霍夫变换提取裂缝形态参数。与传统方法相比,该方法能够更为准确,快速地提取裂缝区域,求取裂缝产状。

关键词:
  • 成像测井  
  • 裂缝参数  
  • 语义分割  
  • 霍夫变换  
  • 卷积神经网络  
作者:
李冰涛; 王志章; 孔垂显; 蒋庆平; 王伟方; 雷祥辉
单位:
中国石油大学(北京); 北京100000; 中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院; 新疆克拉玛依834000
刊名:
测井技术

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:测井技术

测井技术杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:61-1223/TE。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1977年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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