摘要
电成像测井技术将井剖面地质情况直观、细致地呈现出来,是我们深入了解地下情况的最有效测井资料之一.近年来,深度学习在图像分类等方面大放异彩,将其引入到电成像测井裂缝自动识别中来,意义非凡.文章先通过数值模拟生成电成像测井裂缝的图像,之后在DIGITS可视化深度学习框架下,利用AlexNet网络进行裂缝自动识别模型的训练,定性地对电成像测井裂缝的图像进行分类.通过对识别结果的分析,得出该模型对斜交裂缝和高角度缝的识别效果很好,对水平缝和低角度缝的识别效果较好,对实际的电成像测井裂缝也具有一定的识别能力.
出处
《化工管理》
2019年第24期204-205,共2页
Chemical Engineering Management
