深度神经网络模型在测井电成像图像处理中的应用

作者：陈建华; 杨丽丽; 赵延静; 赵虎; 张文灏; 方光兵; 吴伟

来源：电子测量技术, 2021, 44(04): 138-143.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2005617

• 电成像测井
• 深度神经网络
• U-Net
• 空洞卷积

电成像测井可直观分析碳酸盐岩、砂砾岩等复杂储层中的裂缝分布、地层层理及砾岩颗粒。提出一种基于U-Net的全卷积深度神经网络模型结构,在没有大量学习样本的情况下,通过逐步优化神经网络模型参数,捕获图像上的大量底层先验统计特征,从而实现大井眼情况下电成像图像的空白条带充填,形成全井眼覆盖图像。相比于常规的编码器-解码器网络模型,本文模型采用skip模式,将编码器层输出接入对应解码器层,有助于恢复图像局部细节信息;同时采用空洞卷积,捕获多尺度上下文信息。实验结果表明,所提出方法相比于主流的充填算法,平均像素灰度误差减少了约12%,对于复杂岩性的图像充填效果更好。

• 单位
  中国石油集团测井有限公司