改进分水岭算法在成像测井图砾石识别中的应用

砾岩在成像图上显示的不规则性,导致其自动识别难度大、准确率低,而现行人工识别方法效率较低。为此,引入分水岭算法对成像测井图像砾岩中砾石识别进行探究,并通过添加滤波器、梯度处理以及感兴趣区域标记对算法进行改进,解决了基于拓扑理论和模拟地形学的分水岭算法所存在的过度分割问题。基于matlab软件将改进的分水岭算法应用到成像测井图像中,对W断陷A井成像测井资料进行处理,结果表明,该方法可识别出成像测井图像砾岩的大多数砾石,是一种成像测井中具有较高识别效率和准确率的砾岩自动识别方法。

分水岭算法在电成像测井图砾石识别中的最优参数研究

基于电成像测井,将分水岭算法应用到电成像测井图砾石的识别中,分水岭算法在砾石识别应用中的参数选取直接影响到识别效果。针对分水岭算法识别砾石的各个步骤,选取不同的优化参数进行处理,对处理效果进行对比分析,最终确定分水岭算法识别砾石的最优参数,并对吉林王府断陷AA井、BB井和CC井三口井进行实际处理,得到很好的效果。