基于地质勘探钻孔岩芯的岩性智能识别初步研究

目前,国内外针对岩性智能识别的研究主要集中在油气勘探领域,依据测井数据、岩心图片、薄片鉴定等资料,采用神经网络、图论聚类、深度置信网络等模型,对区域内特定的某些岩层进行学习、识别、预测。然而,直接基于普通地质勘探钻孔岩心进行岩性智能识别的研究,较少见诸报道。本文基于既有地质勘探钻孔的成果资料,建立以钻孔坐标、地层信息、岩芯照片等为数据基础的岩芯标准图库,引入CNN模型对标准图库的岩芯图片进行识别训练后,对待判定岩性的钻孔岩芯图片进行识别,将识别结果与人工综合判定结果进行对比、验证,通过对比、验证,优化识别模型,初步实现对岩石、土、空洞(未充填溶洞)三大类的准确识别。研究结论:(1)采用软件辅助对岩芯照片进行立柱、切分、标注,准备训练数据效率较高;(2)采用高分辨率岩芯图片进行识别学习,效果比采用低分辨率岩芯图片更好;(3)要进一步细分地层类别,须建立多条件约束的识别模型。