基于LIBSVM的石油录井中岩屑岩性识别方法研究

详细信息   

• 责任者：任立辉^c中国海洋大学^d1985^e硕士研究生 ; 李文东 ; 慈兴华^c胜利油田地质录井公司 ; 史晓凤 ; 孙政 ; 郑荣儿
• 刊名：中国海洋大学学报（自然科学版）
• 出版年：2010
• 卷期：40^b9总182
• 关键词：岩屑 ; 支持向量机20^a录井 ; 图像 ; 数据处理30^a岩屑识别
• 页码：131～136
• 索书号：P226.066/110-1
• 图表：^c表3参20插图
• 分类号：2000
• 文摘期号：2011/03

摘要

针对在PDC钻头条件下石油录井过程中的岩屑岩性难以用肉眼识别，以及传统分类器准确率低的问题，该文利用和差直方图变换、傅里叶变换、Gabor变换3种不同的岩屑图像特征提取技术，将岩屑样品进行特征提取，并设定LIBSVM分类器的分类参数，根据得到的岩性识别率的高低来确定最优的参数组合。结果表明，SVM设置类型上选择NU‐SVC、核函数选择RBF、分类参数gamma设置为0.1、nu设置为0.11的参数组合可获得较高的岩性识别率。其中采用Gabor特征提取方式和LIBSVM分类器对现场岩屑样品进行测试，获得的岩性识别率最高，对现场泥岩和砂岩的平均识别率分别为95%和90%。与神经网络分类器分类结果比较，该方法能更好地分析岩屑的岩性，可望在现场得以推广应用。