文献类型：期刊文章

作　　者：陈雁[1,2] 李祉呈[1] 程超[3] 焦世祥[1] 蒋裕强[3] 宋敏[1] 王占磊[3]

CHEN Yan;LI Zhicheng;CHENG Chao;JIAO Shixiang;JIANG Yuqiang;SONG Min;WANG Zhanlei(Sechool of Computer Science,Southwest Petrolcum University,Chengdu 610500.China;Artificial lntelligence Institute of Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China;School of Geoscience and Technology,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China)

机构地区：[1]西南石油大学计算机科学与技术学院,成都610500 [2]西南石油大学人工智能研究院,成都610500 [3]西南石油大学地球科学与技术学院,成都610500

出　　处：《海洋地质前沿》

基　　金：四川省科技厅重点研发项目“深层页岩智能孔缝分析及孔隙网络建模技术研究”(20ZDYF1215);四川省科技厅科技计划项目省级重点项目“海相页岩气建产核心区智能评价系统研究”(19YYJC1055);四川省科技厅苗子工程项目“基于全景分割的岩石薄片图像智能鉴定的研究”(2021007);油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放研究课题“页岩气孔隙网络建模技术”(PLN201931)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：34-43

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。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,但是受扫描电镜图像灰度分布差异的影响,该方法需要逐一修改图像的最佳分割阈值以达到最好的孔隙分割效果,且阈值分割方法无法直接划分孔隙类别,这给后续的页岩微观结构定量表征带来了麻烦。为了实现页岩孔隙的智能识别和分类,笔者设计基于像素级语义分割的深度全卷积神经网络FLU-net,对页岩孔隙识别并分类为有机孔、无机孔(粒内孔、粒间孔)及裂缝,并结合孔隙尺度分类统计方法,分析不同类型孔隙发育数量、孔径大小、孔隙度等参数,实现页岩储层微观孔隙结构的自动化定量表征。以重庆渝西区块足201井区和四川盆地威远地区威204井区的页岩扫描电镜图像为研究对象,在对1600幅页岩扫描电镜图像原始数据进行人工标注并划分数据集后,使用FLU-net进行孔隙识别,结果表明,本方法具有较高的准确率,同时自动化程度和泛化能力均高于传统预测方法。因此,扫描电镜与基于深度学习的语义分割模型结合是定量研究页岩微观结构表征的有效手段。

关 键 词：页岩孔隙  页岩储层  语义分割  孔隙识别  深度学习  

分 类 号：P744.4[海洋科学类;海洋工程类] P628