基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定
基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定
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东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆 163318%东北石油大学地球科学学院,黑龙江大庆 163318
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TP391.41; 针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技术去除岩石薄片图像噪声并统一图像像素大小,构建空间几何增广机制,基于空间注意力机制改进Mask R-CNN算法,并将上述方法应用于实例靶区进行有效性验证.结果表明:图像预处理技术能够在保障图像特征的前提下,有效提高图像质量,减少噪声干扰;空间几何图像增广机制能够在在一定程度上增加可用样本的数量;基于空间注意力机制的Mask R-CNN算法可以同时完成复杂岩石薄片成分的分割与智能识别工作,分割精度在不同数据集情况下的平均精度为 89.2%,整体识别准确率为 9...
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基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定
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Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_sydxxb202404004
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_sydxxb202404004
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ISSN
1673-5005
DOI
10.3969/j.issn.1673-5005.2024.04.003
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