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岩屑图像采集及图像处理系统研究

岩屑图像采集及图像处理系统研究

作者：汤万刚四川大学

学位级别：硕士

在石油勘探和地质研究工作中，岩屑分析是很重要的环节。随着国内大部分油田对大批量岩屑数据的要求的提出，各种岩屑分析的方法相继出现。但目前多数油田工作者还是通过人工判断、分类、统计，然后再作报表。其工作量大、效率低，而且... 详细信息

在石油勘探和地质研究工作中，岩屑分析是很重要的环节。随着国内大部分油田对大批量岩屑数据的要求的提出，各种岩屑分析的方法相继出现。但目前多数油田工作者还是通过人工判断、分类、统计，然后再作报表。其工作量大、效率低，而且受主观因素影响较大。因此，利用计算机来完成人工所必须的繁琐的工作是非常有意义的。本文阐述的岩屑扫描仪系统是将图像分析技术与计算机辅助测量相结合开发出来的，它实现了岩屑图像摄录、图像处理、颗粒统计及报表打印等功能。它完全代替了手工操作，避免了主观因素对统计结果的影响。本文将此系统分成两个子系统进行详细的介绍。一、以BASLER为核心的控制子系统来完成高清晰岩屑图像的录入;二、对岩屑图像进行预处理、粘连目标分割，以及对岩屑进行定量统计并记录各类岩屑的特征参数，最后得到岩屑颗粒分布统计报表。本文就图像分析子系统中采用的关键技术和算法进行深入的研究。针对岩屑颗粒图像的特点，采用了一些有创新意义的算法和手段，这些算法包括：1、对近似圆形粘连目标的图像，采用距离变换与分水岭算法相结合的算法进行分割;2、对近似多边形粘目标连的图像，采用矩的方法进行分割，规避了因起始点选择的不同，而产生分割结果不同的难题;从而提高了颗粒分布统计数据的可靠性。

关键词：岩屑图像单片机光电开关步进电机图像分割数学形态学

基于Debseg-Net的岩屑图像语义分割

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科学技术与工程 2022年第29期22卷 12927-12935页

作者：覃本学沈疆海马丙鹏宋文广长江大学计算机科学学院荆州434023 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

岩屑的岩性识别是地质工作中的一项重要内容。为解决传统人工鉴别岩性的低效问题和通用机器学习模型在岩屑岩性识别上的不适用性,包括准确率欠佳、网络参数冗杂、网络效率低下,针对岩屑图像的特征设计了一种岩屑图像的语义分割网络Debse... 详细信息

岩屑的岩性识别是地质工作中的一项重要内容。为解决传统人工鉴别岩性的低效问题和通用机器学习模型在岩屑岩性识别上的不适用性,包括准确率欠佳、网络参数冗杂、网络效率低下,针对岩屑图像的特征设计了一种岩屑图像的语义分割网络Debseg-Net,该网络采用编解码结构,卷积与转置卷积结合实现对岩屑图像特征的提取与像素级分类,采用深度可分离卷积减少参数量从而可进一步加深网络,使用跳级连接避免迭代过程中的信息丢失。同时提出了一种高效的岩屑图像自标记方法。经多次实验,Debseg-Net在10口探井收集的640张共计5类岩屑图像数据集上,识别准确率达到98.43%,平均交并比达到90.01%,领先同类型分割网络2.59%~7.04%,在实现数字化岩屑录井进程中提供了方法。

关键词：语义分割网络岩屑图像深度学习岩性深度可分离卷积

基于简单线性迭代聚类算法和动态区域合并的岩屑图像分割

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科学技术与工程 2016年第35期16卷 238-243页

作者：吴实熊淑华李杰吴小强何小海四川大学电子信息学院成都610065

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域;但是SLIC分割后的图像过分割问题... 详细信息

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域;但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。

关键词：岩屑图像图像分割 SLIC 动态区域合并

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岩屑图像录井技术在F2井的应用

石油天然气学报 2017年第5期39卷 124-131页

作者：孙玉华中石化中原石油工程有限公司录井公司河南濮阳

图像录井技术主要用于计算岩屑面含烃【油】面积，亮度系数、含烃丰度等参数，评价储层流体性质，绘制岩屑实物图像柱状剖面图。实现了岩屑实物资料的数字化成图，图络化应用，在岩性识别、判断层位、发现显示、储层评价、资料共享等方... 详细信息

图像录井技术主要用于计算岩屑面含烃【油】面积，亮度系数、含烃丰度等参数，评价储层流体性质，绘制岩屑实物图像柱状剖面图。实现了岩屑实物资料的数字化成图，图络化应用，在岩性识别、判断层位、发现显示、储层评价、资料共享等方面取得良好的应用效果，拓宽了录井技术服务能力。

关键词： F2井岩屑图像岩性识别含油性解释评价

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岩屑图像采集影响因素及图像采集标准

录井工程 2007年第2期18卷 17-19页

作者：邓明霞汤彬吴宝军李朝晖林丽中原油田物探研究院中原油田地质研究院中原油田地质录井处

岩屑图像录井技术的岩屑采集环节直接关系到对岩性和含油岩石的准确识别,针对PDC钻头普遍使用及空气钻井技术推广应用所造成的录井岩屑细小甚至呈粉末状的状况,通过对岩屑图像采集过程中白平衡校正、岩屑的粒径及其存放时间以及钻井液... 详细信息

岩屑图像录井技术的岩屑采集环节直接关系到对岩性和含油岩石的准确识别,针对PDC钻头普遍使用及空气钻井技术推广应用所造成的录井岩屑细小甚至呈粉末状的状况,通过对岩屑图像采集过程中白平衡校正、岩屑的粒径及其存放时间以及钻井液添加剂水膜等影响因素的分析研究,制定出岩屑图像采集参数标准,通过实施岩屑图像采集的标准化、规范化,为准确识别岩性及含油岩石提供真实、清晰、系统的基础图像信息。在四川盆地普光构造、东濮凹陷文留构造的应用表明了该标准在空气钻井条件下对岩性识别及现场快速识别油气层的作用。

关键词：岩屑图像采集样品标准白平衡

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岩屑图像采集分析技术在海拉尔盆地的应用

内蒙古石油化工 2014年第8期40卷 120-121页

作者：杨彦红大庆钻探工程公司地质录井一公司黑龙江大庆163311

岩屑图像采集分析技术具有岩屑成像、自动求取荧光百分含量功能,是在白光和荧光光源下采集岩屑图像,存储数码图像和数据。通过该技术在海拉尔盆地的推广和笔者实际工作中的应用分析,总结出了该技术不仅消除了人为描述的误差,资料保存的... 详细信息

岩屑图像采集分析技术具有岩屑成像、自动求取荧光百分含量功能,是在白光和荧光光源下采集岩屑图像,存储数码图像和数据。通过该技术在海拉尔盆地的推广和笔者实际工作中的应用分析,总结出了该技术不仅消除了人为描述的误差,资料保存的长期性,同时也可在后期的录井综合解释评价上发挥重大作用。

关键词：岩屑图像采集分析油水层解释评价

改进BiSeNetV1实时模型的岩屑图像识别

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计算机系统应用 2023年第10期32卷 45-53页

作者：孙杰滕奇志罗崇兴何海波何小海四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610041

在图像分割识别领域,现有的深度学习方法大多使用高精度语义分割方法来实现,存在着网络推理速度慢、计算量大、难以实际应用等问题.借助于表现较好的BiSeNetV1实时网络模型,通过扩展的空间路径卷积结构、空间金字塔注意力机制(SPARM)和... 详细信息

在图像分割识别领域,现有的深度学习方法大多使用高精度语义分割方法来实现,存在着网络推理速度慢、计算量大、难以实际应用等问题.借助于表现较好的BiSeNetV1实时网络模型,通过扩展的空间路径卷积结构、空间金字塔注意力机制(SPARM)和简化的注意力特征融合模块(S-iAFF)等改进策略,设计一种用于岩屑图像分割领域的BiSeNet_SPARM_S-iAFF实时网络.扩展的空间路径卷积结构可以获取更丰富的岩屑图像空间特征,上下文路径使用优化的空间金字塔注意力机制(SPARM)进一步细化高层语义特征提取,在特征融合阶段使用简化注意力特征融合(S-iAFF)加强低层空间与高层语义特征的融合程度.实验结果表明, BiSeNet_SPARM_S-iAFF网络在RockCuttings_Oil岩屑数据集上的平均交并比(mIoU)为64.91%,相较于BiSeNetV1网络提高了2.68%;另外改进后的网络在精度上接近大部分高精度语义分割方法,同时参数量大幅度减少、推理速度有着明显的提升.

关键词：岩屑图像语义分割 BiSeNetV1网络空间金字塔注意力迭代注意力特征融合深度学习卷积神经网络

基于改进熵率超像素和区域合并的岩屑图像分割

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图像与信号处理 2016年第1期5卷 16-24页

作者：李杰吴小强熊淑华王亚静何小海四川大学电子信息学院四川成都

岩屑颗粒的分割与提取在地质分析、矿物处理中起着关键的作用,是岩性识别和分析的基础。针对岩屑颗粒图像纹理、阴影、形状、边缘特征复杂的特点,本文提出一种改进熵率超像素分割和区域合并后续处理方法。熵率超像素算法提出具有紧凑性... 详细信息

岩屑颗粒的分割与提取在地质分析、矿物处理中起着关键的作用,是岩性识别和分析的基础。针对岩屑颗粒图像纹理、阴影、形状、边缘特征复杂的特点,本文提出一种改进熵率超像素分割和区域合并后续处理方法。熵率超像素算法提出具有紧凑性、区域一致性约束的目标函数,考虑岩屑颗粒的形状,对此目标函数加入基于镜面对称系数的几何对称性约束条件,用此目标函数对岩屑颗粒聚类超像素分割,使岩屑颗粒图像分割边缘定位更加准确。针对超像素过分割严重的特征,提出基于和差直方图的最大相似度合并算法,降低岩屑图像过分割率。实验结果表明,此算法用于岩屑的分割,比其他算法取得较好的分割结果。

关键词：岩屑图像图像分割熵率超像素区域合并

一种改进DeepLabV3+的岩屑图像语义分割算法

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现代计算机 2023年第2期29卷 23-31页

作者：罗崇兴师明元王正勇滕奇志四川大学电子信息学院成都610065 河北省地质矿产勘查开发局第六地质大队石家庄050080

岩屑图像的准确分割与识别是地质勘探人员研究地层特征和地质建模的重要基础和保障。针对DeepLabV3+在岩屑图像语义分割时存在的推理速度慢、分割效果不理想的问题,提出了一种改进的Deep⁃LabV3+岩屑图像语义分割模型。首先,利用轻量级Mo... 详细信息

岩屑图像的准确分割与识别是地质勘探人员研究地层特征和地质建模的重要基础和保障。针对DeepLabV3+在岩屑图像语义分割时存在的推理速度慢、分割效果不理想的问题,提出了一种改进的Deep⁃LabV3+岩屑图像语义分割模型。首先,利用轻量级MobileNetV3提取岩屑图像语义特征,以减少参数量和计算量;其次,采用结合注意力机制的空洞空间卷积池化金字塔模块(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)以更好地拟合岩屑图像特征;然后,借鉴特征金字塔思想将编码过程提取的不同尺度特征融合至解码过程,从而获取更精准的岩屑图像语义分割结果;最后,在自制的岩屑图像数据集上和现有的7种方法进行对比实验,实验结果表明,改进的DeepLabV3+模型的类别平均像素准确率为0.78,平均交并比为0.68,相比于其他的网络模型具有更好的分割表现。

关键词：岩屑图像语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制