基于深度信念网络的岩石粒度分类

为提高地质研究中石粒度分析的识别精度,提出一种基于深度信念网络的分类方法,该方法通过深度信念网络模型自动提取图像特征、构建分类器,实现基于薄片图像的岩石粒度自动识别。使用来自鄂尔多斯某油田区域的4 800张岩石图像对深度信念网络进行训练,用其中1 200张岩石图像测试模型的准确性达到了94.75%。理论与实验综合分析结果表明,使用深度信念网络对岩石图像进行粒度分类能够得到更加准确、高效的分类结果。

胜利油区孤岛油田馆上段沉积模式研究

根据结构单元、岩石粒度分析、河流形态参数等特征 ,对比Miall的 16种河流分类方案 ,胜利油区孤岛油田馆上段属于细粒曲流河沉积。其中洪泛平原细粒 (FF)、决口扇 (CS)和侧向加积砂坝 (LA)结构单元发育 ,其次是天然堤(LV)和决口水道 (CR)结构单元。河流曲率P大于 2 .2 ,河道宽度 10 0～ 30 0m ,河流曲率波长 10 0 0～ 1770m。河流可能临近河口湾 。