[發明專利]裂縫識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品

在審

• 申請號: 202310018665.4
• 申請日: 2023-01-05
• 公開（公告）號: CN116071647A
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 馮程;戴順;馮梓巖;鐘云滔;趙磊;陳俊凱;宗翔華
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（北京）
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06F17/15;G06N3/0464
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 王征;黃健

本申請提供一種裂縫識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品，可以基于符合地層裂縫特征的余弦函數，得到包含裂縫的樣本圖像，并對裂縫識別模型進行訓練，其中，所述裂縫識別模型基于yolov5網絡模型實現。本申請可以對裂縫進行智能提取和精確識別，提高準確率的同時節省了大量的人力成本和時間成本；對yolov5網絡模型殘差結構的改進大大減少了模型的計算量，同時達到增大特征圖感受野的同時不影響模型計算成本的目的，提高檢測精度；將Denseblock全互連思想應用到yolov5網絡模型中使得模型能夠充分提取、傳播并融合特征；在主干網絡中添加SE模塊可以學習并結合不同通道特征從而增大模型的全局感受野，可提高檢測準確度。

技術領域

本申請涉及石油勘探開發領域，尤其涉及一種裂縫識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品。

背景技術

一直以來，裂縫型儲層都是勘探的重點和難點，在采油過程中，裂縫和半裂縫的識別是非常重要的。

在地質勘探工作中，反映裂縫信息較多的是成像測井圖像，傳統人工拾取裂縫的方法存在工作量大、誤差大、效率低下等缺點。

發明內容

本申請提供一種裂縫識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品，用以提升裂縫識別的效率和準確性。

第一方面，本申請實施例提供一種裂縫識別方法，包括：

基于符合地層裂縫特征的余弦函數，生成用于模擬裂縫的余弦曲線，并通過對余弦曲線執行下述至少一項操作：平移、調整加入的隨機噪聲、調整傾角、調整尺寸，得到包含裂縫的樣本圖像；其中，所述樣本圖像的標注為樣本圖像中的余弦曲線所在的矩形框；

根據生成的樣本圖像，對裂縫識別模型進行訓練，以基于訓練好的模型對待處理圖像中的裂縫進行識別；

其中，所述裂縫識別模型基于yolov5網絡模型實現。

可選的，根據生成的樣本圖像，對裂縫識別模型進行訓練，包括：

在yolov5網絡模型的殘差結構中使用1*1卷積進行升維和降維操作，并對殘差結構中的3*3卷積采用擴張率為2的空洞技術；

利用DenseBlock取代yolov5網絡模型的Resunit模塊；

在用于提取特征的主干網絡中添加SE模塊，得到改進的yolov5網絡模型作為裂縫識別模型；

根據生成的樣本圖像，對所述裂縫識別模型進行訓練。

可選的，基于符合地層裂縫特征的余弦函數，生成用于模擬裂縫的余弦曲線，并通過對余弦曲線執行下述至少一項操作：平移、調整加入的隨機噪聲、調整傾角、調整尺寸，得到包含裂縫的樣本圖像，包括：

根據裂縫模擬余弦函數：生成余弦曲線，其中，θ是裂縫傾角，n是隨機噪聲，通過調整函數參數對生成的余弦曲線進行修改，得到多張圖像；

對生成的圖像中的余弦曲線進行平移，得到多張圖像，并將平移操作后的多張圖像與平移操作前的多張圖像進行隨機打亂；

將隨機打亂后的圖像進行數據增強，得到多張包含裂縫的樣本圖像。

可選的，在yolov5網絡模型的殘差結構中使用1*1卷積進行升維和降維操作，并對殘差結構中的3*3卷積采用擴張率為2的空洞技術，包括：

在yolov5網絡模型的殘差結構中，對輸入設置卷積核為1*1的卷積操作實現降維，得到N通道的特征圖；

將特征圖輸入到3*3的卷積中進行操作，該卷積添加了擴張率為2的空洞卷積技術，得到N通道的特征圖；

添加一個卷積核為1*1的卷積，對通過3*3的卷積得到的N通道的特征圖進行卷積操作以實現升維。