典型文献
基于UNet3+的伽马成像测井自动解释方法
文献摘要：
鉴于传统的伽马成像测井解释对地层轮廓的拾取往往依赖于人工解释或者解释软件辅助,存在工作量大、识别精度不高、效率低等问题,提出一种基于卷积神经网络UNet3+的伽马成像测井自动解释方法,实现伽马图像像素级分割,自动拾取地层轮廓,并采用非极大值抑制法细化地层轮廓,从而使地层轮廓更好地呈现出正弦构造,同时提高倾角计算的精度.在轮廓分割结果图中,采用Selective Search算法计算轮廓拟合区域,生成目标轮廓候选框,在候选框内拟合地层轮廓点并进行倾角计算.通过在实际伽马成像测井资料上进行实验,结果和分析表明,该方法可以有效提取出地层轮廓,保证伽马成像测井解释的准确率,提高解释工作效率,较好地满足实际生产应用需求.
文献关键词：
测井解释;伽马成像测井;UNet3+;轮廓细化;Selective Search算法
中图分类号：
作者姓名：
沈楠;段友祥;孙岐峰;李娜
作者机构：
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266558
文献出处：
引用格式：
[1]沈楠;段友祥;孙岐峰;李娜-.基于UNet3+的伽马成像测井自动解释方法)[J].测井技术,2022(03):283-293
A类：
伽马成像测井,轮廓细化
B类：
UNet3+,解释方法,成像测井解释,识别精度,像素级,自动拾取,非极大值抑制,制法,正弦,Selective,Search,算法计算,轮廓拟合,目标轮廓,候选框,框内,测井资料,有效提取,生产应用,应用需求
AB值：
0.199775
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