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基于实例学习的套损情况智能识别

李爽  
【摘要】:套管损坏程度和类型的检测一直是油田开采和修井作业的重点。超声成像测井图像因其形象直观特性广泛应用于套管检测,其所测得的图像需要进行去噪和分割处理,才能进一步应用于测井解释的后续处理。将图像处理和机器学习的理论应用于测井解释软件中提高了解释的效率和准确度,具有十分重大的意义。 本文着重研究了套损类型智能识别的问题,利用双正交小波变换的多层改进阈值去噪方法对测井图像进行去噪处理;采用改进的几何活动轮廓模型对图像进行分割处理,提取分割目标的特征;采用ID3算法生成决策树,利用决策树对套损类型进行识别。 本文的研究工作主要包括下面三个方面: 1.本文分析了小波变换去噪方法,针对标准正交小波去噪以及软硬阈值计算方法的缺点,将双正交小波应用于图像去噪中,并且改进了阈值计算方法,实验证明该方法去噪效果明显,去噪后信噪比明显提高。 2.研究了结合曲线演化和水平集理论的几何活动轮廓模型原理,在基于区域的C_V模型的基础上,对其能量函数进行改进,实验证明该方法分割效果比传统的边缘算子分割算法和C_V模型效果好。 3.对大量的不同类型的套损图像进行分析,提取可用于分类的特征参数,采用ID3算法对样本子集进行训练,生成一棵决策树,经过实验证明该树分类精度能够满足实际的要求,最后将前面研究成果综合应用于套损类型智能识别系统中,实际应用具有较好的效果。


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