基于YOLOv5的油气井套管接箍检测方法

针对目前在可视化测井领域,利用人工对测井视频中的接箍进行识别校深时存在的检测效率低下、检测误差高的问题,提出一种基于YOLOv5算法的接箍智能检测方法。首先对井下的接箍图像进行采集,在缺乏公开数据集的情况下,通过数据增强的方法制作接箍数据集,再对增强后的数据集使用labelimg工具进行数据标注,然后将标注好的数据集送入YOLOv5网络中进行训练,最后使用训练好的最佳权重进行接箍识别并计数。测试结果表明,该方法能实现对当前测井视频中接箍的准确识别,接箍计数的正确率为100%,并且检测效率高,平均每帧检测时间为15 ms。

CBMT测井数值模拟及水泥环第二界面成像

目前针对第一界面的固井质量评价技术已经很成熟,但第二界面固井质量评价仍存在很多问题。该文在中海油服自主研发的扇区水泥胶结成像测井仪器CBMT基础上,采用反褶积等算法,对数值模拟的CBMT仪器贴井壁测量的全波波形进行水泥环第二界面成像处理,并分析第一界面、第二界面不同胶结情况下的成像效果。通过成像分析得出,在水泥环第一界面胶结良好时,可以对水泥环第二界面胶结状况较好的成像;在水泥环第一界面胶结差时,是很难对水泥环第二界面胶结状况进行评价的。