一种测井图像裂缝自动识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种测井图像裂缝自动识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，增强储层中裂缝的信息；将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像；对二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘；通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置；采用二维hough变换提取基线位置对应的正弦曲线的幅度和初相位参数，得到正弦曲线的形状。这样可以最大程度的保留和提取测井图像中裂缝的特征和边缘信息，对具有正弦曲线特征的天然裂缝进行精确识别，排除由人为造成的诱导缝和无效缝对识别结果的干扰，并且计算快速，便于实现，识别出的裂缝为后续对参数定量的计算和分析提供了便利。利。利。

【技术实现步骤摘要】
一种测井图像裂缝自动识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别领域，特别是涉及一种测井图像裂缝自动识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]成像测井技术是为了解决非均质性储层难题而发展起来的一种测井方法，用于勘探复杂油气藏的效果特别显著。它采用阵列扫描或旋转扫描方式，通过从井壁或井壁附近采集大量的地层信息，并通过图像处理技术取得井壁二维图像。成像测井由于具有直观性和高分辨率的特征，能够以二维图像的方式显示井下微观信息，被广泛应用于裂缝定性识别与参数定量计算中。
[0003]裂缝性储层油气产量在世界油气产量中占有很大的比例，因此裂缝性储层的研究具有重要的现实意义。在测井图像中，由于井筒穿过裂缝时，裂缝与井壁的交线为一个椭圆，展开后井壁成像图上正好包含一个完整的单周期正弦曲线。裂缝为流体提供储集空间以及运移通道，对裂缝的正确识别与评价是裂缝油气油藏勘探成功的关键。
[0004]现有的各种成像测井裂缝识别方法，如小波分析和模糊模式识别、三维参数空间的hough变换、基于小波重构的剩余曲线变化率法、基于蚁群聚类算法的裂缝识别等方法，虽然在自动识别裂缝方面进行了研究，但是存在无效缝的干扰问题，对于正弦曲线的特征提取效果不是很好，会导致对储层的评价错误，同时也不利于全井或多井应用。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种测井图像裂缝自动识别方法、装置、设备及存储介质，可以精确识别具有正弦曲线特征的天然裂缝，计算快速，便于实现。其具体方案如下：
[0006]一种测井图像裂缝自动识别方法，包括：
[0007]通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，增强储层中裂缝的信息；
[0008]将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像；
[0009]对所述二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘；
[0010]通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置；
[0011]采用二维hough变换提取所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数，得到所述正弦曲线的形状。
[0012]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，所述通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，包括：
[0013]对于原始测井图像上某一像素点，分别计算以该像素点为中心的邻域中各子邻域的灰度值；
[0014]取计算出的各子邻域的灰度值的平均值赋值给该像素点；
[0015]重复执行上述步骤，直至所述原始测井图像上所有的像素点赋值完毕。
[0016]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，所述将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像，包括：
[0017]根据每个像素点的像素值和对应的邻域灰度均值构建一个二维向量；
[0018]将所述二维向量的类间方差取得最大值时对应的一个二维矢量作为阈值进行图像的裂缝分割，得到二值图像。
[0019]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，所述对所述二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘，包括：
[0020]对所述二值图像分别进行膨胀和腐蚀；
[0021]将图像膨胀得到的结果和图像腐蚀得到的结果进行相减，得到裂缝的边缘信息。
[0022]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，所述通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置，包括：
[0023]在正弦曲线上任取一点，并在所述正弦曲线上距离该点设定水平距离处再取一点，将这两个点配成一个点对；
[0024]根据所述点对的中点纵坐标的值，确定所述正弦曲线的基线位置。
[0025]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，在所述采用二维hough变换提取所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数之前，包括：
[0026]选择幅度和初相位参数作为坐标空间，建立二维hough变换参数空间；
[0027]将图像中任意一目标点映射到所述参数空间中。
[0028]优选地，在本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法中，所述采用二维hough变换提取所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数，包括：
[0029]在进行hough变换时，将每个目标点代入所述正弦曲线的函数方程式，循环迭代幅度，计算相应的初相位，并在所述参数空间中进行相应的叠加；
[0030]循环完所有的目标点后，统计累加器中的最大值，得到所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数。
[0031]本专利技术实施例还提供了一种测井图像裂缝自动识别装置，包括：
[0032]自适应滤波模块，用于通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，增强储层中裂缝的信息；
[0033]图像分割模块，用于将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像；
[0034]裂缝边缘提取模块，用于对所述二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘；
[0035]基线位置确定模块，用于通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置；
[0036]二维hough变换模块，用于采用二维hough变换提取所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数，得到所述正弦曲线的形状。
[0037]本专利技术实施例还提供了一种测井图像裂缝自动识别设备，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法。
[0038]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例提供的上述测井图像裂缝自动识别方法。
[0039]从上述技术方案可以看出，本专利技术所提供的一种测井图像裂缝自动识别方法，包
括：通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，增强储层中裂缝的信息；将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像；对二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘；通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置；采用二维hough变换提取基线位置对应的正弦曲线的幅度和初相位参数，得到正弦曲线的形状。
[0040]通过本专利技术提供的上述测井图像裂缝自动识别方法，可以最大程度的保留和有效提取测井图像中裂缝的特征和边缘信息，得到正弦曲线的形状，进而能够对具有正弦曲线特征的天然裂缝进行精确识别，排除由人为造成的诱导缝和无效缝对识别结果的干扰，并且计算快速，便于实现，识别出的裂缝为后续对参数定量的计算和分析提供了便利。
[0041]此外，本专利技术还针对测井图像裂缝自动识别方法提供了相应的装置、设备及计算机可读存储介质，进一步使得上述方法更具有实用性，该装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种测井图像裂缝自动识别方法，其特征在于，包括：通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，增强储层中裂缝的信息；将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像；对所述二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘；通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置；采用二维hough变换提取所述基线位置对应的所述正弦曲线的幅度和初相位参数，得到所述正弦曲线的形状。2.根据权利要求1所述的测井图像裂缝自动识别方法，其特征在于，所述通过自适应滤波算法对原始测井图像进行滤波，包括：对于原始测井图像上某一像素点，分别计算以该像素点为中心的邻域中各子邻域的灰度值；取计算出的各子邻域的灰度值的平均值赋值给该像素点；重复执行上述步骤，直至所述原始测井图像上所有的像素点赋值完毕。3.根据权利要求2所述的测井图像裂缝自动识别方法，其特征在于，所述将滤波后的图像进行裂缝分割，得到二值图像，包括：根据每个像素点的像素值和对应的邻域灰度均值构建一个二维向量；将所述二维向量的类间方差取得最大值时对应的一个二维矢量作为阈值进行图像的裂缝分割，得到二值图像。4.根据权利要求3所述的测井图像裂缝自动识别方法，其特征在于，所述对所述二值图像进行形态梯度运算，提取裂缝的边缘，包括：对所述二值图像分别进行膨胀和腐蚀；将图像膨胀得到的结果和图像腐蚀得到的结果进行相减，得到裂缝的边缘信息。5.根据权利要求4所述的测井图像裂缝自动识别方法，其特征在于，所述通过统计直方图分布的方法确定正弦曲线的基线位置，包括：在正弦曲线上任取一点，并在所述正弦曲线上距离该点设定水平距离处再取一点，将这两个点配成一个点对；根据所述点对的中点纵坐标的值，确定所述正弦曲线的基线位置。6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉利民，赵永刚，吕和军，李治江，何素文，王晨凯，周贤斌，何小兵，赵巍巍，于路鹏，
申请(专利权)人：中石化经纬有限公司中石化经纬有限公司华北测控公司，
类型：发明
国别省市：