论文摘要
电成像测井技术将井剖面地质情况直观、细致地呈现出来,是我们深入了解地下情况的最有效测井资料之一。近年来,深度学习在图像分类等方面大放异彩,将其引入到电成像测井裂缝自动识别中来,意义非凡。文章先通过数值模拟生成电成像测井裂缝的图像,之后在DIGITS可视化深度学习框架下,利用AlexNet网络进行裂缝自动识别模型的训练,定性地对电成像测井裂缝的图像进行分类。通过对识别结果的分析,得出该模型对斜交裂缝和高角度缝的识别效果很好,对水平缝和低角度缝的识别效果较好,对实际的电成像测井裂缝也具有一定的识别能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杜小强,刘鑫,薛志波,张伟,张建勇
关键词: 电成像测井,深度学习,数值模拟,裂缝自动识别
来源: 化工管理 2019年24期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 石油天然气工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中海油田服务股份有限公司
分类号: TP391.41;TP18;TE151
页码: 204-205
总页数: 2
文件大小: 2663K
下载量: 202
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