基于混合随机深度学习的页岩地层图像增强

• 作者: 钟元权
• 来源期刊: 合肥学院学报（综合版）
• 学科: 工学
• 关键词: 页岩图像 深度学习 混合随机算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与生化
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

通过常规实验方法产生多孔介质,尤其是页岩地层的高质量图像是一项艰巨的任务,需要大量的时间和资源投入.如果要在实践中将其用于页岩地层建模,则大多数当前可用的图像均为低质量图像.为了解决在有限数量的图像中提高多孔介质图像分辨率和精确度的问题,提出了一种新的方法.首先,基于有限数量的高分辨率图像,使用一种重建方法来生成大量合理的岩层图像.然后,将它们用于训练深度学习网络.最后,将结果与其他方法生成的图像进行比较.实验表明,与通过三次插值法和常规深度学习法生成的图像相比,混合随机深度学习算法生成的图像具有更高的质量.