基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法技术

本发明专利技术公开了基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，包括：获取待测岩石样本图像；对所述图像进行图像处理，对处理后的图像划分晶体边界，提取晶体的几何参数，同时对处理后的图像确定岩石成熟度；对所述图像开展岩石研磨性测试，获得所述图像的岩石研磨性；将所述岩石成熟度、所述几何参数和所述岩石研磨性进行特征参数的相关性分析和筛选，构建基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测模型。本发明专利技术实现了利用井下岩屑精准预测全井段砂岩研磨性的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于石油与天然气钻井工程，尤其涉及基于显微图像处理和gbdt决策树砂岩研磨性预测方法。

技术介绍

1、在石油与天然气钻井工程中，砂岩研磨性一直是钻头设计工程师最为关注的参数。目前获取砂岩研磨性的方法主要有cerchar研磨法、bond球磨法、测井参数计算法、岩石力学性质法，其中最常用的是cerchar研磨法，但是也存在井下取心难、钻井成本高、取得岩屑多为不规则形状难以进行有效实验等问题，且极难得到全井段的研磨性级值。砂岩研磨性影响了钻头的寿命、钻井周期和钻井成本，准确预测砂岩研磨性在提高钻井效率、节省钻井成本和减少钻井周期方面有重要意义。现有技术中提出了根据内摩擦角与垂直层理面方向的声波时差、钻进角度的关系模型，确定所述现场页岩的不同钻进方向的内摩擦角，即该方向的研磨性。这种方法首先受到宏观层面岩石物理性质和岩石研磨性关联性的限制，其次也没有考虑岩石内部矿物颗粒的结构对研磨性的影响。现有技术中还提出了一种利用岩样的测井数据计算所述岩样的研磨性参数，利用密度测井资料、电阻率测井资料、中子孔隙度测井资料、声波测井资料和自然伽马测井资料直接评价砾岩地层本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，对所述图像开展岩石研磨性测试的方法包括：采用国际岩石力学学会推荐的研磨性测试方法对岩石样品图像进行研磨性测试，每个样品测试预置次数，取平均值后获得所述图像的岩石研磨性。

3.如权利要求1所述的基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，对所述图像进行图像处理，对处理后的图像划分晶体边界的方法包括：基于所述图像采用分水岭算法的经典分割方法使用图像的灰度值创建拓扑图，所述拓扑图的流域代表分...

【技术特征摘要】

1.基于显微图像处理和gbdt决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于显微图像处理和gbdt决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，对所述图像开展岩石研磨性测试的方法包括：采用国际岩石力学学会推荐的研磨性测试方法对岩石样品图像进行研磨性测试，每个样品测试预置次数，取平均值后获得所述图像的岩石研磨性。

3.如权利要求1所述的基于显微图像处理和gbdt决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，对所述图像进行图像处理，对处理后的图像划分晶体边界的方法包括：基于所述图像采用分水岭算法的经典分割方法使用图像的灰度值创建拓扑图，所述拓扑图的流域代表分割的区域；通过模拟扩散过程生成拓扑地图，所述扩散过程使用由人工注释从而绘制的真值掩模；训练神经网络预测拓扑图的水平和垂直梯度，以及指示给定像素是否在感兴趣区域内外的二值图；在图像处理上，神经网络预测水平和垂直梯度，形成向量场；通过梯度跟踪过程跟踪所述向量场，将给定单元格的所有像素路由到中心；通过将收敛到中心的像素分组在一起，恢复单个矿物颗粒及其精确形状；通过卷积神经网络预测的位于颗粒外部的像素，进一步细化每一个矿物颗粒的形状。

4.如权利要求1所述的基于显微图像处理和gbdt决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，对处理后的图像确定岩石成熟度的方法包括：对处理后的图像进行判断，所述处理后的图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：石祥超，肖文强，陈帅，唐杨，段浩德，江恒毅，刘远洋，童建，魏东峰，于飞杨，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：