两种图像分割算法在FMI成像资料中的应用

为了从地层微电阻率扫描成 像测井（FMI）图像中分割出主要反映裂缝、孔洞的子图像,介绍了两种图像分割算法,一种是基于图像间模糊散度的阈值化算法,另一种是基于过渡区的分割算法。并分别用过两种分割算法对塔里木盆地中央隆起TZ45井FMI图像进行分割。研究结果表明,这两种算法对FMI成像测井资料获得了较好的分割效果。     

井壁电成像测井资料定量评价方法研究

为了充分利用井壁电成像测井资料信息，定量评价储层裂缝和孔洞，文章针对测井方法的特点，开展了成像测井资料的坏电极剔除、深度对齐、电压校正、规范化、加速度校正、方位校正预处理，灰度变换、灰度插值、图像增强处理与显示、目标体与背景分离、目标体脊线提取、裂缝轨迹跟踪和裂缝定量参数计算方法的研究，给出了一套井壁电成像测井资料自动定量评价裂缝的流程。所优选出的Akima三次插值为灰度插值的最佳算法，正方型中值滤波为图像滤波的最佳算法，直方图规定化为图像增强的最佳算法，Deutch细化为目标体脊线提取的最佳算法，HOUGH变换为裂缝轨迹跟踪的最佳算法。在WINDOWS下用C语言编制了井壁电成像测井资料定量评价软件，并进行了资料处理。实验表明，该方法确实之有效。     

聚类分割在FMI测井资料中的应用

为了从全井眼微电阻率扫描成像测井(FMI)图像中提取定量信息,一个重要的步骤就是要对FMI图像进行分割,以从原始的FMI图像中提取出主要反映裂缝、孔洞的子图像。图像分割效果的好坏直接关系到FMI资料参数计算的准确性。本文针对FMI图像的特征和常用闯值化分割算法的不足,给出两个聚类指标——灰度近似度和误差准则函数增量,并将这两个聚类指标分层次地应用于FMI图像的聚类分割。实验结果表明,这种方法对FMI图像有好的分割效果和去噪效果。     

基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像缝洞表征

电成像的处理、解释大量依赖人工操作,存在缝洞表征困难等问题.人工操作不但效率低,而且还存在难以消除的人为误差.为此,提出一种基于图像区域分割和卷积神经网络的电成像图像自动识别裂缝、溶蚀孔洞的方法.该方法基于电成像数据,结合Otsu算法与平均法分割阈值,从地层背景中分离裂缝、溶蚀孔洞信息,并应用连通域.像素标记法提取独立...     

蚁群算法在 FMI 成像测井图像分割中的应用

简述了最大类间方差法的方法原理,并分别使用迭代阈值分割法、最大类间方差法及模糊 C 均值 聚类算法,对最接近 FMI 图像中溶孔的高斯峰图片进行了分割和分析;介绍了蚁群优化的最大类间方差 法的方法原理,并使用该方法对一段溶蚀孔洞型储层的 FMI 成像测井图像进行了分割。 实践证明,利用 蚁群优化的最大类间方差法能很好地分割出包含裂缝、孔洞的子图像,且分割效率有了一定的提高,为 后续的参数定量计算打下了基础。     

基于电成像测井的碳酸盐岩储层孔隙结构识别新方法

碳酸盐岩储层储集空间复杂,孔隙结构多样,难以准确计算其储层参数。为了实现对碳酸盐岩储层孔隙结构的精细评价,提出一种基于电成像测井的储层孔隙结构识别新方法,实现裂缝与溶蚀孔洞自动识别。针对一维电扣数据,利用自适应形态滤波,实现随机噪声压制和低频地层层理识别,达到增强电成像图中裂缝与溶蚀孔洞的目的。针对二维电成像图,利用主成分标记连通域算法计算形态学属性参数,构建综合裂缝指数,实现裂缝与溶蚀孔洞自动分离。多口井的实测数据结果表明,该方法分离的裂缝与溶蚀孔洞子图像最大程度地保持了它们的原始形态,很好地描述了储集空间的分布,并为精细评价复杂碳酸盐岩储层提供算法支持。     

图像识别方法在FMI图像处理中的应用

研究了图像理解的一些基本算法,为全井眼微电阻率扫描成像测井(FMI)图像理解设计了一套算法,该算法实现了多目标检测、目标参数计算、参数分析及其在FMI图像处理中的应用.从FMI图像中得到了孔洞及裂缝的形状特征量(长度、宽度、圆度或复杂度等),达到了对FMI图像的定性和定量分析.     

基于注意力机制和卷积神经网络的测井图像裂缝分割方法

成像测井解释中裂缝解释是油气田开发地质研究的重要内容之一，然而裂缝分割一直以来是成像测井解释的难点之一。为此，提出一种新的融合了注意力机制的测井图像裂缝分割方法。首先，在UNet分割网络结构的启发下，构造一种基于跳跃连接的卷积神经网络模型，提升了编码和解码部分的信息交换和信息融合，以提取裂缝丰富的结构信息。然后，为了对裂缝进行准确分割，在网络解码部分中的连接层后面加入了注意力机制模块，提升了网络捕捉裂缝全局信息的能力。最后，利用最小生成树算法修复了存在断点的裂缝，有利于更好地统计裂缝信息，实现后续的裂缝定量分析。相较现有的图像裂缝分割方法，该方法的分割结果无论在主观视觉上还是客观指标评价上都是最优的。实验结果表明，所提出的方法能够准确地提取出测井图像的裂缝信息，为后续裂缝参数的定量计算及测井资料解释奠定了良好基础，具有较好的实用性。     

基于电成像测井的碳酸盐岩缝洞参数评价

电成像测井在碳酸盐岩缝洞评价方面,得到了广泛的应用。然而纯人工进行缝洞的拾取和评价,劳动效率极低,且受人的影响较大。本文探讨利用最大类间方差法进行图像分割,自动划分出裂缝孔洞,进而提取缝洞相关参数。试验证明此方法效果很好。     

基于Luv色度坐标图像分割方法的孔洞参数计算

针对成像测井解释中孔洞参数定量计算的准点，提出用基于Luv色度坐标进行图像分割的方法来定量计算孔洞的面积、面孔率等相关参数。采用该方法得到的孔洞结果目标区域完整，可以方便地计算出孔洞面积和面孔率等参数。     

基于成像测井的孔缝智能分割与识别

在碳酸盐岩储层的钻探开发过程中,确定地层中的溶孔和裂缝所处区域及种类,对判断储层漏失通道和储存空间具有重要意义。借助图像识别技术,识别成像测井图像中裂缝与溶孔是当前研究的难点,该方法要求样本数据量较大,在小样本情况下识别效果较差,因此提出了通过图像分割提高样本质量,实现小样本情况下高准确度的孔缝识别。研究主要包括图像分割与图像识别两部分,图像分割以阈值分割为主,应用K均值聚类与遗传算法对阈值分割进行了逐步优化;图像识别主要是应用深度神经网络,基于图像分割后的高质量图像识别成像测井图像中的孔缝结构。研究结果表明,图像分割前后整体识别准确度由63.3%提高到90.0%。在模型的实际应用中,该模型成功识别了样本中包含的高导缝与溶蚀孔,通过图像分割提高图像质量,可以实现小样本高准确度的孔缝结构识别。     

岩心CT扫描图像分割计算缝洞孔隙度与测井资料处理结果对比研究

针对缝洞型储层岩心CT扫描图像特征,研究了一种图像分割方法计算岩心缝洞孔隙度,并与常规测井资料三孔隙度模型计算的缝洞孔隙度及成像测井图像分割提取的面孔隙度进行了对比。结果表明,基于CT扫描图像灰度特性的算法可以从CT扫描图像中分割出岩心上尺寸较大的缝洞孔隙。应用该方法从岩心CT扫描图像提取的缝洞孔隙度与三孔隙度模型计算的缝洞孔隙度及成像测井图像分割提取的面孔隙度存在一定的对应关系。     

井周声波成像测井技术在小龙湾地区的应用

井周声波成像测井技术的应用,较好地解决了常规测井仪器不能直观地、可视地反映储层特征的问题,使储层特别是复杂岩性储层特征一目了然。本文将以阿特拉斯公司的井周声波成像测井技术为例,着重介绍与其相关的解释处理技术以及在小龙湾地区粗面岩地层中的应用,描述这一复杂岩性裂缝的发育程度,裂缝形态,裂缝的有效性以及区域裂缝的分布规律和地应力场分布等特征,使之更好地进行储层划分,然后结合相应的资料进行流体识别。     

成像、核磁共振测井在埕北裂缝性储层评价中的应用

裂缝性储层因其特有的岩石物理特性,利用现有的地震资料及常规测井资料很难搞清其内幕构造、储集空间分布、孔隙类型、储层发育带与构造位置的关系等。但利用成像、核磁共振测井资料却可取得较好效果。首先在综合钻井、录井、测井、试油、岩芯资料的基础上,用岩芯标定、刻度测井资料,利用测井资料建立岩石的测井响应,识别岩性;其次,在标定和识别岩性的基础上,利用声电成像资料识别各种裂缝、孔洞,并综合其他成像资料判别其裂缝有效性;最后,结合核磁共振测井资料建立测井解释模型,对储层参数进行定量计算,在定量评价的基础上,综合各种信息对流体进行识别。埕北30潜山碳酸盐岩储层采用此方法进行评价,发现其主要储层为古生界的八陡组、冶里-亮甲山组、上马家沟组、府君山组和太古界顶面风化壳。     

图像分割技术在岩石孔隙结构分析中的应用

在剩余油研究中,对岩石的微观孔隙结构进行研究起着重要的作用,其中所需的图像处理技术中,图像的分割是至关重要的,其分割效果的好坏直接影响着仿真系统误差的大小。如果分割效果好,则在以后对孔隙度渗透率等参数的计算的误差会减少,对剩余油的分布状况的分析也会更加准确。本文对迭代阈值分割法和概率松弛迭代法进行分割实验,对比两种方法的分割效果,最后认为概率松弛迭代分割法相对更适合岩石孔隙的图像分割,该方法对孔隙的识别率较高,边缘明确,误识别率低,能够准确的将孔隙和非孔隙矿物分割。     

成像测井图像中的裂缝信息智能拾取方法

海相碳酸盐岩储层中,裂缝是重要的流体储集空间和油气运移通道,研究裂缝参数的智能拾取方法对有效评价碳酸盐岩储层具有重要的意义。成像测井数据经处理后可得到全井壁高分辨率的图像,而裂缝面与井筒的交线在图像上的形态特征呈现为单周期的正弦曲线,应用哈夫变换的点-线对偶性拾取图像中的裂缝角度等信息,可得到较好的处理结果。同时针对图像中待检测对象（正弦曲线）自身的特点,探讨了改进的哈夫变换算法,在不降低拾取精度的基础上,极大地提高了程序的运算速度,为快速、准确地评价裂缝性碳酸盐岩储层井壁的地质特征提供了技术支持。     

肯基亚克油田碳酸盐岩油藏地质模型

肯基亚克油田位于滨里海盆地的东缘,该油田石炭系油藏是一个以裂缝、溶洞为主的碳酸盐岩油藏,储层划分为三类:裂缝-孔隙-孔洞型储层、孔隙-孔洞型储层、微裂缝型储层。由于碳酸盐岩储层裂缝、溶洞发育的特殊性,长期以来如何建立裂缝、溶洞储层地质模型一直都是较为关注的难题。此次首先通过描述储层的沉积分布特征,确定了地质模型的框架;通过对岩心与测井数据的分析,确定了不同孔隙度范围内微裂缝与溶洞分布规律,并利用密度孔隙度和基岩孔隙度做裂缝和溶洞的定性描述;在对井间储层预测与地质建模时,运用了地质统计学原理,对不同类型的储层选取了不同变程,这样确保了不同类储层预测的精度,并采用条件模拟方法,建立了孔隙度模型。总结出了一套利用密度孔隙度、钻速、岩心分析孔隙度和渗透率资料,并运用地质统计学技术建立碳酸盐岩油藏储层分布模型的技术路线。     

碳酸盐岩地层划分及类型识别方法

四川盆地普光地区碳酸盐岩储层具有溶蚀孔洞发育、裂缝较发育和常规测井响应特征不明显等特点,目前,利用常规测井资料进行地层划分及地层类型识别存在困难,并且现有方法仅仅只能确定地层界面,并不能有效识别地层类型。为此,文中提出了基于成像测井资料的地层划分及类型识别方法。成像电阻率数据经过处理生成平均电阻率曲线,并与自然伽马曲线进行融合,生成反映地层信息的融合曲线,进行初始地层划分;从电成像测井图像中提取熵、能量等纹理特征,与图片数据库中的电成像测井图像进行欧式距离匹配,微调初始分层界面,并确定地层类型。实例应用表明,该方法融合多种测井信息划分地层,确定地层类型,效果良好。