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基于μCT和深度学习的煤裂隙智能提取方法
1
作者
胡咤咤
张寻
+4 位作者
金毅
巩林贤
黄文辉
任建吉
Norbert Klitzsch
《煤田地质与勘探》
北大核心
2025年第2期55-66,共12页
【目的】煤储层裂隙的精细描述对于煤层气资源的勘探开发具有重要意义,裂隙的尺寸、走向、分布密度等直接影响煤层的渗透性,准确识别和提取煤层中的裂隙信息是揭示体积压裂过程中裂缝网络形成与扩展机理的关键。传统的裂隙提取方法往往...
【目的】煤储层裂隙的精细描述对于煤层气资源的勘探开发具有重要意义,裂隙的尺寸、走向、分布密度等直接影响煤层的渗透性,准确识别和提取煤层中的裂隙信息是揭示体积压裂过程中裂缝网络形成与扩展机理的关键。传统的裂隙提取方法往往依赖人工标注和基于一定图像处理技术的特征提取,这些方法在精度和效率上存在明显不足。【方法】提出一种基于Trans-UNet网络和μCT图像的煤裂隙提取方法,Trans-UNet结合了Transformer模块和卷积神经网络(CNN)的优点,不仅具备全局特征提取能力,还能够捕捉图像中的局部细节特征,大幅提高了分割精度和网络的鲁棒性。首先对煤样μCT图像进行预处理,包括使用差值法提高图像质量、使用数据增强技术扩大样本数量等。随后,利用Trans-UNet网络对处理后的图像进行分割,提取裂隙特征,并比较不同神经网络模型的分割结果。【结果和结论】结果表明,提出的方法在数据集上表现出优越性能,Trans-UNet模型在煤裂隙提取上的准确性(accuracy)、精确度(precision)、F1分数(F1-score)和交并比(IoU)分别达到91.3%、89.5%、89.8%和84.0%,相较于U-Net、U-Net++等其他多种智能模型有显著提升。结合μCT图像的细粒度特征,将Trans-UNet网络应用于煤裂隙提取任务,是一种高效且准确的解决方案,为煤层气勘探开发领域的相关图像处理任务提供了新的思路。
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关键词
Trans-UNet
μCT图像
煤裂隙
图像分割
深度学习
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职称材料
煤变质过程中生物产气特征及微生物代谢机制
2
作者
郭红玉
赵树峰
+6 位作者
Norbert Klitzsch
宋晓夏
赵金贵
刘汉斌
王乾
张斌
陈振宏
《天然气工业》
2025年第8期181-194,共14页
生物成因煤层气的生成与演化受到多种地质因素的影响,目前对于煤变质过程中生物产气及微生物代谢的影响机制尚缺乏深入研究。为此,选取采自山西省大同市东周窑井田和太原市西山井田马兰矿2个矿区6个不同变质程度的煤样,通过全岩黏土矿...
生物成因煤层气的生成与演化受到多种地质因素的影响,目前对于煤变质过程中生物产气及微生物代谢的影响机制尚缺乏深入研究。为此,选取采自山西省大同市东周窑井田和太原市西山井田马兰矿2个矿区6个不同变质程度的煤样,通过全岩黏土矿物分析、生物产气模拟、主成分分析(PCA)、气相色谱—质谱联用(GC-MS)、宏基因及代谢组学等技术手段,系统研究了煤变质过程中生物产气潜力和影响微生物代谢的机制。研究结果表明:①随着变质程度的增加,煤中总有机碳含量和挥发分含量显著降低,而灰分和黏土矿物含量则增加,黏土矿物类型由高岭土逐渐向伊利石及伊/蒙混层转变;②相应地,两种高变质程度煤样产气量分别降至1.13 mL/g和1.07 mL/g,较低变质程度煤样产气量下降超过50%;③PCA分析结果显示,变质作用通过有机质和矿物组分变化影响生物产气潜力,灰分和黏土矿物含量的增加,限制了有机质的生物可利用性;④尽管高变质程度煤中富集了Petrimonas和Pseudomonas等电活性菌,但由于水解及产酸菌(如Proteobacteria和Synergistota)丰度偏低,甲烷生成仍受到抑制。结论认为:①不同变质程度煤在生物降解过程中具有显著代谢差异,差异代谢物如5-Aminolevulinic acid、Dihydroisophorol和4-Hydroxy-1-(3-pyridinyl)-1-butanone均以酸类代谢为主;②研究成果揭示了煤变质过程对生物产气潜力的多维影响机制,能够为生物成因煤层气资源评价与开发利用提供理论基础与技术支撑。
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关键词
不同变质程度煤
生物成因煤层气
矿物组成
总有机碳
黏土矿物
液相产物
菌群结构
代谢组学
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职称材料
题名
基于μCT和深度学习的煤裂隙智能提取方法
1
作者
胡咤咤
张寻
金毅
巩林贤
黄文辉
任建吉
Norbert Klitzsch
机构
河南理工
大学
能源科学与工程学院
河南理工
大学
资源与环境学院
中国地质
大学
(北京)能源学院
河南理工
大学
计算机科学与技术学院
亚琛工业大学应用地球物理与地热能研究所
出处
《煤田地质与勘探》
北大核心
2025年第2期55-66,共12页
基金
国家自然科学基金青年项目(42402184)
河南省科技攻关项目(232102320200)
河南省高等学校重点科研项目(23A170006)。
文摘
【目的】煤储层裂隙的精细描述对于煤层气资源的勘探开发具有重要意义,裂隙的尺寸、走向、分布密度等直接影响煤层的渗透性,准确识别和提取煤层中的裂隙信息是揭示体积压裂过程中裂缝网络形成与扩展机理的关键。传统的裂隙提取方法往往依赖人工标注和基于一定图像处理技术的特征提取,这些方法在精度和效率上存在明显不足。【方法】提出一种基于Trans-UNet网络和μCT图像的煤裂隙提取方法,Trans-UNet结合了Transformer模块和卷积神经网络(CNN)的优点,不仅具备全局特征提取能力,还能够捕捉图像中的局部细节特征,大幅提高了分割精度和网络的鲁棒性。首先对煤样μCT图像进行预处理,包括使用差值法提高图像质量、使用数据增强技术扩大样本数量等。随后,利用Trans-UNet网络对处理后的图像进行分割,提取裂隙特征,并比较不同神经网络模型的分割结果。【结果和结论】结果表明,提出的方法在数据集上表现出优越性能,Trans-UNet模型在煤裂隙提取上的准确性(accuracy)、精确度(precision)、F1分数(F1-score)和交并比(IoU)分别达到91.3%、89.5%、89.8%和84.0%,相较于U-Net、U-Net++等其他多种智能模型有显著提升。结合μCT图像的细粒度特征,将Trans-UNet网络应用于煤裂隙提取任务,是一种高效且准确的解决方案,为煤层气勘探开发领域的相关图像处理任务提供了新的思路。
关键词
Trans-UNet
μCT图像
煤裂隙
图像分割
深度学习
Keywords
Trans-UNet
μCT images
coal fracture
image segmentation
deep learning
分类号
P31 [天文地球—固体地球物理学]
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职称材料
题名
煤变质过程中生物产气特征及微生物代谢机制
2
作者
郭红玉
赵树峰
Norbert Klitzsch
宋晓夏
赵金贵
刘汉斌
王乾
张斌
陈振宏
机构
河南理工
大学
能源科学与工程学院
出处
《天然气工业》
2025年第8期181-194,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目“煤层中胍胶的生物降解过程及其伴随的排驱效应和菌群响应机制”(编号:42172195)
“煤层中黏土矿物演变与生物成因气形成过程的相互作用机制”(编号:42372202)
+1 种基金
河南省高校重点基础研究专项项目“煤层中黏土矿物种类及其赋存形态对生物成因气形成演化的影响机制”(编号:23ZX015)
新疆重点研发任务专项项目“新疆地区中低阶煤层气富集机理研究与先导示范”(编号:2024B03002)。
文摘
生物成因煤层气的生成与演化受到多种地质因素的影响,目前对于煤变质过程中生物产气及微生物代谢的影响机制尚缺乏深入研究。为此,选取采自山西省大同市东周窑井田和太原市西山井田马兰矿2个矿区6个不同变质程度的煤样,通过全岩黏土矿物分析、生物产气模拟、主成分分析(PCA)、气相色谱—质谱联用(GC-MS)、宏基因及代谢组学等技术手段,系统研究了煤变质过程中生物产气潜力和影响微生物代谢的机制。研究结果表明:①随着变质程度的增加,煤中总有机碳含量和挥发分含量显著降低,而灰分和黏土矿物含量则增加,黏土矿物类型由高岭土逐渐向伊利石及伊/蒙混层转变;②相应地,两种高变质程度煤样产气量分别降至1.13 mL/g和1.07 mL/g,较低变质程度煤样产气量下降超过50%;③PCA分析结果显示,变质作用通过有机质和矿物组分变化影响生物产气潜力,灰分和黏土矿物含量的增加,限制了有机质的生物可利用性;④尽管高变质程度煤中富集了Petrimonas和Pseudomonas等电活性菌,但由于水解及产酸菌(如Proteobacteria和Synergistota)丰度偏低,甲烷生成仍受到抑制。结论认为:①不同变质程度煤在生物降解过程中具有显著代谢差异,差异代谢物如5-Aminolevulinic acid、Dihydroisophorol和4-Hydroxy-1-(3-pyridinyl)-1-butanone均以酸类代谢为主;②研究成果揭示了煤变质过程对生物产气潜力的多维影响机制,能够为生物成因煤层气资源评价与开发利用提供理论基础与技术支撑。
关键词
不同变质程度煤
生物成因煤层气
矿物组成
总有机碳
黏土矿物
液相产物
菌群结构
代谢组学
Keywords
Coal with different degrees of metamorphism
Biogenic coalbed methane
Mineral composition
Total organic carbon
Clay minerals
Liquid-phase product
Microbial community structure
Metabolomics analysis
分类号
Q819 [生物学]
Q815 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于μCT和深度学习的煤裂隙智能提取方法
胡咤咤
张寻
金毅
巩林贤
黄文辉
任建吉
Norbert Klitzsch
《煤田地质与勘探》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
煤变质过程中生物产气特征及微生物代谢机制
郭红玉
赵树峰
Norbert Klitzsch
宋晓夏
赵金贵
刘汉斌
王乾
张斌
陈振宏
《天然气工业》
2025
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