【摘 要】
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随着页岩气勘探开发领域的快速发展,页岩储层的微观结构表征及分析技术显得愈发重要。其中基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段。现有的阈值分割方法主要有最大类间方差法、最大熵阈值分割法等,它们在各种图像分割任务上都取得了不错的成绩。然而,在页岩孔隙分割问题上,它们均存在耗时较长且不能有效分离薄片扫描电镜图像中的孔隙和基质等元素的问题。页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法能根据页岩薄片的不同特点,自适应地快速生成对应图像的最佳灰度阈值,自动识别页岩孔隙和基质等地质元素。在足206井
【机 构】
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西南石油大学计算机科学与技术学院,西南石油大学人工智能研究院,西南石油大学地球科学与技术学院
【基金项目】
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四川省科技厅项目“深层页岩智能孔缝分析及孔隙网络建模技术研究”(2020YFG0156),四川省科技厅重点项目“海相页岩气建产核心区智能评价系统研究”(19YYJC1055),国家自然科学基金“基于特征提取与分层建模的社交网络信息传播预测研究”(61503312),南充市市校科技战略合作项目(18SXHZ0010)。
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随着页岩气勘探开发领域的快速发展,页岩储层的微观结构表征及分析技术显得愈发重要。其中基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段。现有的阈值分割方法主要有最大类间方差法、最大熵阈值分割法等,它们在各种图像分割任务上都取得了不错的成绩。然而,在页岩孔隙分割问题上,它们均存在耗时较长且不能有效分离薄片扫描电镜图像中的孔隙和基质等元素的问题。页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法能根据页岩薄片的不同特点,自适应地快速生成对应图像的最佳灰度阈值,自动识别页岩孔隙和基质等地质元素。在足206井
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