[发明专利]一种适用于超声成像测井的图像裂缝实时提取方法

说明书

本发明公开了一种适用于超声成像测井的图像裂缝实时提取方法，先根据Otus分割算法对原始图像进行初步分割，提取有效裂缝信息以建立搜索空间；再参考裂缝展开形态，通过投票累加机制确定裂缝基准位置，根据基准位置对裂缝所在区域进行适当裁切；接着将裁切得到的图像沿纵向进行裁切，得到带有部分裂缝信息的各个子区域，并对各个子区域使用蚁群算法并行进行裂缝搜索与提取；最后将已搜索得到裂缝路径的子区域进行拼接，得到完整的裂缝。

技术领域

本发明属于测井技术领域，更为具体地讲，涉及一种适用于超声成像测井的图像裂缝实时提取方法。

背景技术

在石油测井领域中，地层裂缝是广泛分布于不同岩性，经过不同成岩作用或构造变形作用逐渐形成的不连续剖面。而裂缝的存在与否通常是致密地层中油气藏可采性的关键指标。井周成像测井技术是现在主流的地层信息获取的方法之一。井周成像测井能够以直观的井壁图像来反应石油井的状况，可以清晰明了地看到井壁上裂隙与孔洞的发育情况，是评价石油井的重要手段。

井周成像测井领域中主要使用的测井方法有超声成像法与微电阻率扫描法，其中超声成像法利用超声波在不同介质中的回波反射原理，将收到的回波的到时和幅度数字化，然后沿深度方向排列形成测井图像，具有分辨率高、成像直观、携带信息多等优点。较微电阻率扫描法，尽管超声成像法的分辨率低一些，但因为穿透能力强，井周覆盖率高，仪器结构简洁而得到更广泛的应用。

如图1所示，超声成像测井仪的探头不断的旋转扫描井壁，形成一个扫描线，其扫描线沿深度排列形成测井图像，图像中每个像素对应于井壁反射的超声信号的到达时间。阴影区表明在该区域测得的回波到达时间很小，而反过来，回波到达时间很大甚至没有回波反射。

基于超声成像测井的裂缝识别方法很多，有的用数学模型对满足正弦形状的散点进行拟合，但由于实际钻井中，井壁破损，裂缝形状不一定为标准正弦而导致识别不佳；有的用最大熵阈值分割算法从图像中分离出裂缝对应的像素，但往往会残留部分非裂缝信息，影响检测结果。本发明将基于Otus阈值分割算法和改进型蚁群算法结合起来能过滤不需要的干扰信息，快速又准确的对裂缝进行识别与提取。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种适用于超声成像测井的图像裂缝实时提取方法，利用井下仪器所采得的数据进行实时裂缝搜索然后生成带有具体裂缝信息的测井图像以实现测井过程中的对裂缝的准确实时识别与提取，以便测井人员更好的观察图像对井下状况进行实时分析，提高测井效率。

为实现上述发明目的，本发明一种适用于超声成像测井的图像裂缝实时提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、利用Otsu分割算法对原始的超声测井图像G进行初步阈值分割；

(1.1)、计算图像G的类间方差

μ_T为图像G的灰度均值，ω(d)为灰度级为0到d的像素被分到裂缝区G₁的概率，μ(d)是灰度级为0到d的像素的灰度均值；

(1.2)、求取一个最佳分割阈值T^*使得裂缝区G₁与背景区G₂的信息熵之和最大；

(1.3)、将图像G的所有像素点按照阈值T^*进行分割，将小于阈值的像素点归为裂缝区G₁，对应的灰度值设为0，剩余的像素点归为背景区G₂，对应的灰度值设为1；

(1.4)、利用序号法将裂缝区G₁化为可行栅格，将背景区G₂化为不可行栅格，从而生成二值图像所对应的栅格集，作为搜索空间；