一种页岩孔缝类型智能识别方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种页岩孔缝类型智能识别方法，涉及图像处理技术领域，具体实现方案为：获得页岩成像的第一样本图像；对所述第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像；对所述增强后图像进行孔缝识别，确定所述增强后图像中页岩孔缝所在的孔缝区域；获得所述孔缝区域内各像素点的灰度值形成的灰度值序列，按照预设的比例选择所述灰度值序列中的目标灰度值；采用所述目标灰度值对所述孔缝区域的像素点进行划分，基于划分形成的边界确定所述孔缝区域中的孔缝轮廓；基于所述孔缝轮廓，确定页岩成像所针对的页岩的孔缝类型。应用本发明专利技术实施例提供的方案能够提高孔缝类型识别的准确性。识别的准确性。识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种页岩孔缝类型智能识别方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种页岩孔缝类型智能识别方法。

技术介绍

[0002]随着油气开发向非常规油气领域转移，页岩油气成为油气田开发的主力。页岩岩石中存在大量的微观孔缝结构，这些微观孔缝结构对页岩的物理性质有重要影响，从而会影响实际的开发方式和开发进程的时间。
[0003]现有技术中，通常会人工观察页岩图像并识别微观孔缝结构对应的孔缝类型。人工识别需要专业的图像处理与识别经验，容易产生疏漏与误差，难以保证结果的准确性，同时，大量的人力和时间成本，导致工作效率低下。
[0004]为此，需要一种技术方案，对微观孔缝结构对应的孔缝类型进行智能识别，从而提高孔缝类型识别的准确性。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种页岩孔缝类型智能识别方法，以提高孔缝类型识别的准确性。具体技术方案如下：本专利技术实施例提供了一种页岩孔缝类型智能识别方法，所述方法包括：获得页岩成像的第一样本图像；对所述第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像；对所述增强后图像进行孔缝识别，确定所述增强后图像中页岩孔缝所在的孔缝区域；获得所述孔缝区域内各像素点的灰度值形成的灰度值序列，按照预设的比例选择所述灰度值序列中的目标灰度值；采用所述目标灰度值对所述孔缝区域的像素点进行划分，基于划分形成的边界确定所述孔缝区域中的孔缝轮廓；基于所述孔缝轮廓，确定页岩成像所针对的页岩的孔缝类型。
[0006]可选的，所述获得页岩成像的第一样本图像，包括：从针对页岩岩心进行扫描电镜成像的灰度图图像文件中获得第一样本图像。
[0007]可选的，所述对所述第一样本图像进行图像增强处理，包括：对所述第一样本图像进行亮度调整；和/或，对所述第一样本图像进行对比度调整；和/或，对所述第一样本图像进行去噪处理；和/或对所述第一样本图像进行锐化处理。
[0008]可选的，所述对所述第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像，包括：将所述第一样本图像的灰度直方图数据输入预先训练的图像增强模型，得到所述图像增强模型输出的增强后图像；其中，所述图像增强模型为：采用已经过图像增强处理的增强前图像的灰度直方图数据作为样本输入数据、采用所述增强前图像对应的增强处理的调整值作为监督数据，基于随机森林算法进行训练的网络模型。
[0009]可选的，所述第一样本图像的灰度直方图数据包括以下至少一项：所述第一样本图像的灰度直方图中所有像素点灰度值的最小值、最大值、灰度值总和、平均值、方差、以及所述第一样本图像的灰度直方图中各灰度值的频率。
[0010]可选的，所述调整值包括以下至少一项：表示所述增强前图像与所述增强前图像经过对应的增强处理后的结果图像之间差异的亮度差值、对比度差值、去噪差值、锐化差值。
[0011]可选的，所述对所述增强后图像进行孔缝识别，确定所述增强后图像中页岩孔缝所在的孔缝区域，包括：将所述增强后图像输入预先训练的孔缝特征识别模型，获得所述孔缝特征识别模型对所述增强后图像进行孔缝识别输出的孔缝区域；其中，所述孔缝特征识别模型为：采用预先标注有孔缝区域以及孔缝特征的第二样本图像作为输入数据预先训练得到的目标检测模型。
[0012]可选的，所述目标检测模型为yolov5模型。
[0013]可选的，所述预设的比例为56%。
[0014]有益效果：本专利技术实施例提供的方案中，在获得页岩成像的第一样本图像后，对第一样本图像进行了图像增强处理，这样在识别孔缝类型时可以使用图像质量更高的增强后图像，提高了识别的准确性；另外，在对孔缝识别得到孔缝区域后，通过选择目标灰度值对孔缝区域进行进一步划分，能够得到孔缝轮廓，从而更为精确地定位到孔缝的位置，据此判断孔缝类型，也就能够排除非孔缝所在位置的图像信息对识别的影响，进一步提高了孔缝类型识别的准确性。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0016]图1为本专利技术实施例提供的第一种页岩孔缝类型智能识别方法的流程示意图。
[0017]图2为本专利技术实施例提供的一种模型训练方法的流程示意图。
[0018]图3为本专利技术实施例提供的第二种页岩孔缝类型智能识别方法的流程示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行描述。
[0020]本专利技术的实施例中，参见图1，提供了一种页岩孔缝类型智能识别方法，该方法包括以下步骤S101
‑
S106。
[0021]步骤S101：获得页岩成像的第一样本图像。
[0022]第一样本图像为对页岩进行扫描得到的图像，例如，可以是从针对页岩岩心进行扫描电镜成像的灰度图图像文件中获得第一样本图像。电镜对样品微区结构的观察和分析具有简单、易行等特点，通过电镜扫描可以获得较为清晰的第一样本图像。
[0023]在本专利技术的另一些实施例中，也可以通过光镜、CT进行页岩成像，获得第一样本图像，本专利技术实施例并不对此进行限定。
[0024]步骤S102：对第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像。
[0025]对图像进行增强处理的处理方式可以包括以下A
‑
D四种方式。
[0026]A：对第一样本图像进行亮度调整，包括对图像的原亮度进行亮度调高、亮度调低。
[0027]B：对第一样本图像进行对比度调整，包括对图像的原对比度进行对比度增加，对比度减小。
[0028]C：对第一样本图像进行去噪处理；去噪处理使用的方式可以是对第一样本图像进行滤波处理，如均值滤波，中值滤波，高斯滤波等。
[0029]D：对第一样本图像进行锐化处理；锐化处理的方式可以是对第一样本图像采用高斯
‑
拉普拉斯算子进行处理等。
[0030]本专利技术的实施例中，既可以按照上述A
‑
D中任一图像增强方式对第一样本图像进行处理，也可以选择上述两项及以上的方式组合对第一样本图像进行处理，本专利技术实施例并不对此进行限定。
[0031]通过多种方式对图像进行增强处理，可以提高图像质量，从而使得根据增强后的图像进行孔缝类型识别更为准确。
[0032]步骤S103：对增强后图像进行孔缝识别，确定增强后图像中页岩孔缝所在的孔缝区域。
[0033]以下举例说明两种孔缝识别的实施方式。
[0034]一种情况下，进行孔缝识别的方式可以是使用预先训练的孔缝特征识别模型识别进行孔缝识别，具体实施方式参见后续实施例，此处暂不详述。
[0035]另一种情况下，可以是预先记录已识别的孔缝的图像特征，将增强后图像的各图像区域的区域特征与已识别的孔缝的图像特征进行相似度对比，从而确定增强后图像中的孔缝区域。
[0036]步骤S104：获得孔缝区域内各像素点的灰度值形成的灰度值序列，按照本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种页岩孔缝类型智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：获得页岩成像的第一样本图像；对所述第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像；对所述增强后图像进行孔缝识别，确定所述增强后图像中页岩孔缝所在的孔缝区域；获得所述孔缝区域内各像素点的灰度值形成的灰度值序列，按照预设的比例选择所述灰度值序列中的目标灰度值；采用所述目标灰度值对所述孔缝区域的像素点进行划分，基于划分形成的边界确定所述孔缝区域中的孔缝轮廓；基于所述孔缝轮廓，确定页岩成像所针对的页岩的孔缝类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得页岩成像的第一样本图像，包括：从针对页岩岩心进行扫描电镜成像的灰度图图像文件中获得第一样本图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一样本图像进行图像增强处理，包括：对所述第一样本图像进行亮度调整；和/或，对所述第一样本图像进行对比度调整；和/或，对所述第一样本图像进行去噪处理；和/或对所述第一样本图像进行锐化处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一样本图像进行图像增强处理，得到增强后图像，包括：将所述第一样本图像的灰度直方图数据输入预先训练的图像增强模型，得到所述图像增强模型输出的增强后图像；其中，所述图像增强模型为：采用已经过图...

【专利技术属性】
技术研发人员：程浩然，田榆杰，黄瑞，李炜，
申请(专利权)人：深圳达瓴智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：