夏文鶴 謝萬洋 唐印東 李皋 韓玉嬌

摘要：在錄井過程中，巖屑的巖性分析主要依靠人工，效率較低且穩(wěn)定性較差，難以在鉆進地層過程中快速識別巖性變化。為此，提出基于砂樣圖像中顆粒巖屑紋理、色澤和形狀等特征的巖性智能識別方法。首先，計算砂樣圖像的像素值梯度并求取顆粒質(zhì)心，采用分水嶺算法獲取顆粒巖屑輪廓線并標(biāo)記；然后，采用圖像分割算法從砂樣圖像中分離出待檢測的單個顆粒巖屑圖像，建立顆粒巖屑圖像樣本庫；最后，利用注意力機制及特征融合模塊改進ＭｏｂｉｌｅＮｅｔＶ２網(wǎng)絡(luò)，提取顆粒巖屑特征并分類，實現(xiàn)單個顆粒巖屑圖像巖性識別，進而獲取砂樣巖性成分比。該方法將以往巖性智能識別過程中常采用的砂樣整體識別方式轉(zhuǎn)變?yōu)閷ι皹又袉晤w粒巖屑的巖性識別，大幅度減少了顆粒巖屑之間的相互干擾。多個油氣區(qū)塊的砂樣圖像測試結(jié)果表明，該方法對灰?guī)r、泥巖、砂巖和頁巖的識別準(zhǔn)確率均不低于９２％，一組砂樣圖像巖性分析的用時小于１０ｓ。

關(guān)鍵詞：巖屑錄井，砂樣圖像，顆粒巖屑圖像特征，巖性智能識別，機器視覺

中圖分類號：Ｐ６３１ 文獻標(biāo)識碼：Ａ doi：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００７２１０．２０２３．０３．００２