在地質(zhì)研究及石油生產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,巖心資料的識(shí)別與表征具有重要意義。加拿大麥凱河油砂區(qū)塊下白堊統(tǒng)麥克默里組儲(chǔ)層巖心中發(fā)育數(shù)量眾多的毫米級(jí)泥質(zhì)夾層,人工識(shí)別工作量大,亟需采用圖像識(shí)別算法自動(dòng)識(shí)別。文中選擇OTSU分割、粒子群雙閾值分割、FCM聚類(lèi)分割及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,開(kāi)展針對(duì)薄夾層自動(dòng)識(shí)別對(duì)比研究。巖心識(shí)別結(jié)果表明,粒子群算法識(shí)別平均準(zhǔn)確度達(dá)到90.29%,識(shí)別準(zhǔn)確度最高,識(shí)別速度快、可靠性高且易于實(shí)現(xiàn),能夠完成大規(guī)模的巖心薄夾層識(shí)別工作。基于此,開(kāi)發(fā)了一套薄夾層識(shí)別軟件,服務(wù)于研究區(qū)及相似區(qū)塊薄夾層的識(shí)別,為油藏勘探開(kāi)發(fā)及地學(xué)數(shù)字化提供技術(shù)支持。

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