页岩薄片智能识别平台
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
高志豪
计算机学院/物联网工程
2017年/2021年
201731064410
林钟煇
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064119
阳旭菻
计算机学院/计算机科学与技术
2018年/2022年
201831062525
李沛键
计算机学院/物联网工程
2018年/2022年
201831064115
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
陈雁
计算机科学学院
副教授
人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域
刘忠慧
计算机科学学院
副教授
机器学习、人工智能、形式概念分析
四、项目简介
美国海相页岩气藏的成功勘探开发,展现了页岩气的巨大潜力和发展空间,同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展,通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据,是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分,其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布,因此,对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前,页岩薄片只能靠人工鉴定,这种方法工作量大,效率低,且主观性强,误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法,目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用,深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景,本项目组将会开发页岩薄片智能平台,通过机器学习算法来学习专家知识,自动识别孔隙类型,这样就可以大大提高效率,节省人力。
西南石油大学
2023-07-20