基于多種特征量提取的巖屑巖性最優(yōu)識(shí)別方案研究.pdf

1、由于PDC(Polycrystalline Diamond Compact)鉆頭的推廣使用導(dǎo)致巖屑非常細(xì)小，巖性用肉眼識(shí)別十分困難，傳統(tǒng)的巖屑錄井方法己不再適用。然而巖性的識(shí)別是地質(zhì)描述必不可少的關(guān)鍵性參數(shù)，因此迫切需要尋求一種新手段、新方法來(lái)判斷巖屑的巖性。數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的前沿技術(shù)，具有再現(xiàn)性好、處理精度高、適用面廣、靈活性高等優(yōu)點(diǎn)，近幾年在各行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，但是應(yīng)用于石油行業(yè)特別是巖屑錄井方面卻極少?；谀壳癙D

2、C鉆頭條件下巖屑描述的重要性和困難性，以及數(shù)字圖像處理技術(shù)的種種優(yōu)勢(shì)，本論文應(yīng)用幾種主要的數(shù)字圖像特征提取技術(shù)，對(duì)巖屑巖性描述的方法進(jìn)行了研究，為本實(shí)驗(yàn)室正在研究開(kāi)發(fā)的巖屑描述儀提供了技術(shù)支持。 本文按照模式識(shí)別的思路，沿著采集圖像、特征提取、再到分類識(shí)別的過(guò)程進(jìn)行了巖屑巖性的分類識(shí)別研究。在研究過(guò)程中，通過(guò)設(shè)計(jì)并搭建了巖屑圖像實(shí)驗(yàn)拍攝系統(tǒng)，對(duì)巖屑的圖像進(jìn)行采集，并通過(guò)調(diào)整分辨率及光照，確定出了拍攝系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù)。應(yīng)用課題組共同

3、編制的兩套軟件系統(tǒng)(即實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)和用于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試的巖屑錄井儀軟件系統(tǒng))對(duì)所采集的圖像進(jìn)行處理分析，分別通過(guò)兩系統(tǒng)中的核心模塊編程，對(duì)這些圖像進(jìn)行了分類識(shí)別研究。 在實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)中，本文運(yùn)用了傅立葉變換，小波變換和Gabor變換三種特征提取方法，并結(jié)合貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)分類器進(jìn)行了識(shí)別探索。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，得到了他們各自對(duì)應(yīng)的分類識(shí)別率；又通過(guò)引入統(tǒng)計(jì)箱形圖來(lái)挑選合適的特征量，并將傅立葉變換和小波變換的所選特征量相結(jié)合，使泥巖與砂巖的分

4、類準(zhǔn)確率提高到了80％以上。其中，在傅立葉變換的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種用于巖屑特征提取的周向譜能量分級(jí)比率計(jì)算方法。在用于現(xiàn)場(chǎng)的巖屑錄井儀軟件系統(tǒng)中，鑒于前期經(jīng)驗(yàn)，本文采用了和差直方圖，傅立葉變換，和Gabor變換三種特征提取方法，并運(yùn)用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。為了獲得最佳的識(shí)別效果，通過(guò)對(duì)三種方法的各種組合，并同時(shí)調(diào)節(jié)分類器的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)定為其特征量個(gè)數(shù)加1)下，將直方圖和Gabo