基于深度學習的煤系頁巖孔隙結構定量表征

摘要： 儲層孔隙結構是頁巖氣勘探開發(fā)的重要影響因素。為準確表征煤系頁巖儲層中納米孔隙結構，以青海木里地區(qū)煤系頁巖為研究對象，利用掃描電鏡采集頁巖孔隙結構圖像，建立頁巖孔隙圖像數(shù)據(jù)集，并基于深度學習技術設計出針對頁巖孔隙圖像分割的HAFCN模型。將孔隙識別效果與3種經(jīng)典語義分割模型（FCN模型，U-Net++模型，OCRNet模型）做對比，結果表明：HAFCN模型分割效果明顯占優(yōu)，其平均... （共8頁）