在地質研究及石油生產(chǎn)開發(fā)過程中,巖心資料的識別與表征具有重要意義。加拿大麥凱河油砂區(qū)塊下白堊統(tǒng)麥克默里組儲層巖心中發(fā)育數(shù)量眾多的毫米級泥質夾層,人工識別工作量大,亟需采用圖像識別算法自動識別。文中選擇OTSU分割、粒子群雙閾值分割、FCM聚類分割及神經(jīng)網(wǎng)絡方法,開展針對薄夾層自動識別對比研究。巖心識別結果表明,粒子群算法識別平均準確度達到90.29%,識別準確度最高,識別速度快、可靠性高且易于實現(xiàn),能夠完成大規(guī)模的巖心薄夾層識別工作�；诖�,開發(fā)了一套薄夾層識別軟件,服務于研究區(qū)及相似區(qū)塊薄夾層的識別,為油藏勘探開發(fā)及地學數(shù)字化提供技術支持。

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