識別裂縫是油氣儲量評價和產(chǎn)能預(yù)測的關(guān)鍵。目前識別裂縫主要采用基于人機(jī)交互的方法,該方法耗功耗時且易受主觀因素影響,因而對裂縫的識別不夠精確。為此,提出利用條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）識別圖像中的裂縫。CGAN通過訓(xùn)練給定的圖像和對應(yīng)標(biāo)簽圖像,提取訓(xùn)練圖像和標(biāo)簽中的特征,以此特征識別圖像中的信息。利用CGAN識別模擬圖像中的正弦形態(tài)裂縫,識別裂縫準(zhǔn)確率達(dá)93.4%。CGAN對地層微電阻率掃描成像（FMI）圖像中的水平縫和低角度縫識別準(zhǔn)確率為90%。研究結(jié)果表明,和蟻群算法相比,CGAN是一種效果好、速度快及抗干擾能力強(qiáng)的計算機(jī)自動識別裂縫方法。 

【文章來源】：石油物探. 2020,59(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

CGAN識別裂縫模型

CGAN單次迭代(單張圖片訓(xùn)練一次)識別裂縫流程

利用訓(xùn)練好的CGAN識別未參與訓(xùn)練的圖像,并觀察CGAN模型的裂縫識別效果及對圖像噪聲的抗干擾能力。構(gòu)造的4張裂縫圖像分別為:沿正弦曲線添加了隨機(jī)噪聲、正弦曲線中間斷開、對整個圖像添加了隨機(jī)噪聲和2條正弦曲線疊加圖像,如圖5 所示。測試發(fā)現(xiàn):CGAN對有噪聲的不規(guī)則正弦曲線(圖5a)和包含脈沖噪聲的圖像(圖5c)有較強(qiáng)的抗干擾能力,識別結(jié)果和裂縫標(biāo)簽形態(tài)一致;對疊加裂縫也有良好的識別結(jié)果(圖5d);在識別中間斷開的正弦曲線形態(tài)時,得到中間斷開的正弦曲線(圖5b)。分析其原因,認(rèn)為:CGAN強(qiáng)烈依賴訓(xùn)練樣本和標(biāo)簽,而上述訓(xùn)練樣本只包含單條連續(xù)正弦曲線樣本,故不能將中間斷開的正弦曲線識別為連續(xù)正弦曲線,需要在訓(xùn)練過程中加入斷開的正弦曲線樣本進(jìn)行訓(xùn)練。最后設(shè)置100張各種干擾(沿曲線添加隨機(jī)噪聲、曲線斷開、多條曲線交叉等)下計算機(jī)模擬裂縫圖像,結(jié)果顯示,CGAN識別這些圖像中裂縫的準(zhǔn)確率達(dá)93.4%。圖4 CGAN計算機(jī)模擬裂縫圖像訓(xùn)練結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]成像測井裂縫識別與提取及裂縫參數(shù)計算方法研究[D]. 張程恩.吉林大學(xué) 2012
[3]裂縫性儲集層測井解釋方法研究[D]. 王青.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2003



本文編號：2975967