基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制

P618.13; 针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质.针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图.不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到 72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化.基于改进DeepLa...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in石油钻探技术 Vol. 52; no. 5; pp. 130 - 137
Main Authors 陈现军, 郭书生, 廖高龙, 董振国, 付群超
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中法渤海地质服务有限公司海南分公司,海南 海口 570312%中海石油(中国)有限公司海南分公司,海南 海口 570312 01.09.2024
Subjects
cuttings
deep learning
岩屑
image segmentation
深度学习
智能检测
intelligent detection
图像分割
荧光录井
fluorescent logging
Online AccessGet full text
ISSN1001-0890
DOI10.11911/syztjs.2024091

Cover

More Information
Summary:P618.13; 针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质.针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图.不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到 72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化.基于改进DeepLab v3+算法的岩屑荧光智能监测系统解决了人工探测岩屑荧光过程中存在的不确定因素,能够满足荧光录井技术对岩屑荧光检测的现场应用要求.
ISSN:1001-0890
DOI:10.11911/syztjs.2024091