【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于石油勘探与开发领域，具体涉及一种岩心图像的孔隙识别方法及系统。
技术介绍
1、致密砂岩油层的储层特征复杂，主要体现在埋藏深度大、分布广泛以及沉积作用复杂。储层物性表现为低孔低渗，且非均质性强；孔隙主要为微纳米孔，喉道狭小且分散，这不利于油气的运移和聚集。这些因素使得在开展储层分类评价时，需要考虑多种因素的相互制约影响，给优选优质储层带来了困难。
2、在致密砂岩油层储层的分类与评价过程中，传统技术提供了通过多种地质和地球物理参数，对碳酸盐岩储层的有效分类和判别；通过构建多变量分布模型，提高了储层评价的准确性和可靠性等。近年来，深度学习技术吸引了广泛关注，催生了一系列基于深度神经网络的显著性目标检测方法。这些方法摒弃了传统的特征提取方式，转而依赖编码器自动从图像中抽取显著性特征，从而实现对图像中主要目标的精确检测。通过深度学习方法对复杂背景下的岩心孔隙识别准确度和效率有待提高。
技术实现思路
1、为了解决复杂岩层下岩心图像的孔隙识别问题，本专利技术提供了一种岩心图像的...
【技术保护点】
1.一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，所述孔隙识别模型中包括编码器，所述编码器由两个3×3卷积的重复应用组成，每个卷积后都包括一个非线性的Mish激活函数和一个2×2的最大池化操作。
3.根据权利要求1所述的一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，在所述孔隙识别模型中，通过重构卷积块对所述待识别的岩心图像进行特征提取，将得到的特征输入到特征金字塔模块，对不同尺度的特征图进行融合；将特征金字塔模块输出的特征向量与上采样后得到的特征向量进行连接，得到岩心图像的孔隙
<...【技术特征摘要】
1.一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，所述孔隙识别模型中包括编码器，所述编码器由两个3×3卷积的重复应用组成，每个卷积后都包括一个非线性的mish激活函数和一个2×2的最大池化操作。
3.根据权利要求1所述的一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，在所述孔隙识别模型中，通过重构卷积块对所述待识别的岩心图像进行特征提取，将得到的特征输入到特征金字塔模块，对不同尺度的特征图进行融合；将特征金字塔模块输出的特征向量与上采样后得到的特征向量进行连接，得到岩心图像的孔隙识别结果。
4.根据权利要求1所述的一种岩心图像的孔隙识别方法，其特征在于，在对所述改进的u-net架构进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：封从军，宋星雷，王惠亚，邓晓红，孙萌思，冯筠，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：
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