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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(dòng)化可有效減少人力消耗。采用計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的圖像語義分割模型DeepLabv3+,對裂縫區(qū)域進(jìn)行像素分割,在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上利用霍夫變換提取裂縫形態(tài)參數(shù)。與傳統(tǒng)方法相比,該方法能夠更為準(zhǔn)確,快速地提取裂縫區(qū)域,求取裂縫產(chǎn)狀。

關(guān)鍵詞:
  • 成像測井  
  • 裂縫參數(shù)  
  • 語義分割  
  • 霍夫變換  
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
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(xué)(北京); 北京100000; 中國石油新疆油田分公司勘探開發(fā)研究院; 新疆克拉瑪依834000
刊名:
測井技術(shù)

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期刊名稱:測井技術(shù)

測井技術(shù)雜志緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:61-1223/TE。堅(jiān)持指導(dǎo)性與實(shí)用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1977年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。