基于深度學(xué)習(xí)的頁巖微觀結(jié)構(gòu)智能分割與定量表征方法——以北部灣盆地流沙港組二段為例

摘要： 頁巖微觀結(jié)構(gòu)智能表征方法研究是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一，也是頁巖儲(chǔ)集空間定量表征的重要手段，對(duì)頁巖油勘探開發(fā)有重要的意義。以中國北部灣盆地流沙港組二段低成熟度頁巖為研究對(duì)象，基于深度學(xué)習(xí)理論開發(fā)的Shale-net深度學(xué)習(xí)模型以及CT、FIB-SEM等物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，印證了模型的可靠性及圖像處理的有效性。結(jié)果表明，該深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)區(qū)域與真實(shí)區(qū)域平均交并比值(mIoU)最大可達(dá)到0.8... （共12頁）