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基于电成像测井的碳酸盐岩地层地质结构自动分类新方法
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作者 付雅峰 黄科 +4 位作者 朱涵斌 王慧 张旭 赵洁 肖霓 《测井技术》 2025年第1期68-76,共9页
在碳酸盐岩地层的电成像测井资料处理中,泥岩层理、天然裂缝、诱导缝和孔洞等结构由于电阻率相近且相互重叠而难以区分,针对此问题,提出了一种基于骨架图和机器学习的自动分类方法。通过改进的K-means聚类算法从电成像数据中分割出感兴... 在碳酸盐岩地层的电成像测井资料处理中,泥岩层理、天然裂缝、诱导缝和孔洞等结构由于电阻率相近且相互重叠而难以区分,针对此问题,提出了一种基于骨架图和机器学习的自动分类方法。通过改进的K-means聚类算法从电成像数据中分割出感兴趣区域;利用图像细化和Hough变换获取骨架图的线段化描述,并基于空间几何关系实现线段分组;使用方向性区域生长算法分离重叠区域,提取独立连通区域的几何特征(如周长、面积、平均倾角等);基于这些特征训练极端梯度提升树模型,实现对不同地质结构的自动分类。通过碳酸盐岩的电成像测井数据验证,结果显示,该方法的分类精度与岩心观察结果的符合率大于80%。与现有研究相比,该文首次基于电成像图像实现了对碳酸盐岩地层泥岩层理、天然裂缝、诱导缝和孔洞等地质结构的自动分类,显著提高了分类效率和准确性。 展开更多
关键词 碳酸盐岩电成像 骨架图 方向性区域生长算法 极端梯度提升树 自动分类
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