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中文題目：基于特征融合的微電阻率成像測(cè)井空白帶無(wú)監(jiān)督填充方法

論文題目：Unsupervised filling method of micro-resistivity imaging logging blank zone based on feature fusion

錄用期刊/會(huì)議：電子測(cè)量技術(shù) (北大核心)

錄用時(shí)間：2024.04.18

作者列表：

1） 曾祥安 中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)技術(shù)專(zhuān)業(yè) 碩22

2） 朱丹丹 中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)系教師

3） 周 昊 中國(guó)石油大學(xué)（北京）信息科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè) 碩21

4） 徐朝暉 中國(guó)石油大學(xué)（北京）地球科學(xué)學(xué)院 地質(zhì)資源與地質(zhì)工程系教師

摘要:

針對(duì)微電阻率電成像測(cè)井儀器的特點(diǎn)導(dǎo)致測(cè)井成像呈現(xiàn)規(guī)律性空白帶的問(wèn)題，本文提出一種融合多尺度多層級(jí)特征的無(wú)監(jiān)督填充模型及全井段填充框架用于填充空白帶。填充模型采用UNet架構(gòu)，利用非空白帶區(qū)域電阻率數(shù)據(jù)自身的統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)基于MAE損失進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練填充，主要通過(guò)以下2個(gè)措施對(duì)傳統(tǒng)UNet進(jìn)行改進(jìn)：（1）在編碼器中引入MSR-Conv,提升單層網(wǎng)絡(luò)的多尺度表征能力；（2）在編解碼特征連接環(huán)節(jié)引入多層級(jí)編碼特征融合模塊與信息引導(dǎo)模塊，豐富上采樣的特征尺度，減少解碼過(guò)程中的信息丟失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相較UNet，本文所提模型在自然場(chǎng)景數(shù)據(jù)集上的視覺(jué)效果與客觀(guān)指標(biāo)均有明顯提升，其中PE降低了19.03%，SSIM提升了2.9%，PSNR提升了4.66%。全井段填充框架應(yīng)用填充模型分段訓(xùn)練填充空白帶電阻率數(shù)據(jù)后再合并，實(shí)現(xiàn)端到端填充單口井的微電阻率成像測(cè)井空白帶，填充結(jié)果具有一定的魯棒性，貼合實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景。

背景與動(dòng)機(jī):

微電阻率成像測(cè)井測(cè)得的電阻率數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)色標(biāo)刻度標(biāo)定后得到能夠反映地層井壁巖石結(jié)構(gòu)、裂縫等地質(zhì)特征的二維圖像，可為儲(chǔ)層評(píng)價(jià)、巖性識(shí)別、油藏裂縫識(shí)別等提供重要研究依據(jù)。由于完全覆蓋井眼的成本很高，導(dǎo)致電阻率數(shù)據(jù)存在空白區(qū)域，這增加了數(shù)據(jù)解釋的難度。因此，開(kāi)展空白帶區(qū)域的填充工作對(duì)于精確解釋儲(chǔ)層信息至關(guān)重要。目前，基于深度學(xué)習(xí)的空白帶填充算法面臨兩個(gè)主要問(wèn)題：1）大部分算法通常采用二維井壁圖像作為填充修復(fù)的主體，但當(dāng)色標(biāo)或比例尺發(fā)生變化時(shí)，填充結(jié)果可能不再適用，存在魯棒性不足的問(wèn)題；2）其次，基于圖像的填充結(jié)果無(wú)法導(dǎo)入現(xiàn)有的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析軟件中對(duì)地層進(jìn)行深入分析，在實(shí)際應(yīng)用中存在局限性。為了克服這些問(wèn)題，本文提出一種基于特征融合的微電阻率成像測(cè)井空白帶無(wú)監(jiān)督填充方法，本文以測(cè)井所得電阻率數(shù)據(jù)作為填充修復(fù)主體，填充后的結(jié)果能夠?qū)霚y(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析軟件，貼合實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景。此外，本文通過(guò)融合不同尺度特征，能夠有效改善空白帶填充的紋理細(xì)節(jié)與邊緣層理連續(xù)性，從而提高測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的整體質(zhì)量和解釋的準(zhǔn)確性。

設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):

本文采用微電阻率數(shù)據(jù)作為填充修復(fù)主體，根據(jù)電阻率的相對(duì)大小可以采用不同色標(biāo)刻度標(biāo)定進(jìn)行二維成像如圖1所示，成像模式類(lèi)比灰度圖像。因此電阻率數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富的語(yǔ)義特征，采用基于深度圖像修復(fù)模型來(lái)生成空白區(qū)域缺失的電阻率數(shù)據(jù)是可行的。θ

圖1 色標(biāo)刻度對(duì)比

本文利用深度學(xué)習(xí)模型自身對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)，通過(guò)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練反復(fù)迭代優(yōu)化模型來(lái)填充空白帶區(qū)域缺失的電阻率數(shù)據(jù)，原理如圖2所示。在訓(xùn)練過(guò)程中，訓(xùn)練目標(biāo)為最小化平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE）損失函數(shù)，即最小化輸入的非空白帶區(qū)域的電阻率數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)生成輸出的非空白帶區(qū)域的電阻率數(shù)據(jù)之間的差異，旨在讓模型學(xué)習(xí)到從噪聲到電阻率分布的映射，噪聲經(jīng)模型學(xué)習(xí)到的映射在空白帶區(qū)域的電阻率數(shù)據(jù)可以看做對(duì)空白帶區(qū)域真實(shí)值的近似擬合。

圖2 算法原理

本文基于上述無(wú)監(jiān)督填充方法提出一種端到端的填充全井段的電成像測(cè)井空白帶的填充框架，填充模型采用UNet結(jié)構(gòu)，融合了多尺度多層級(jí)特征，并且基于電成像測(cè)井的電阻率進(jìn)行填充，無(wú)需復(fù)雜的轉(zhuǎn)換圖像的流程。填充框架如圖3所示，填充模型如圖4所示。

圖3全井段填充框架

圖4 融合多尺度多層級(jí)特征的空白帶填充模型

本文填充模型采用UNet架構(gòu)，通過(guò)在編碼器中引入多尺度殘差卷積(MSR-Conv)融合從粗到細(xì)多尺度的特征，在更細(xì)粒度級(jí)別提升單層網(wǎng)絡(luò)的多尺度的表征能力，具體細(xì)節(jié)如圖5所示。

圖5 多尺度殘差卷積（MSR-Conv）

同時(shí)，在編解碼特征連接環(huán)節(jié)引入多層級(jí)編碼特征融合模塊與信息引導(dǎo)模塊，豐富上采樣的特征尺度，減少解碼過(guò)程中的信息丟失，具體細(xì)節(jié)如圖6和圖7所示。

圖6 多層級(jí)編碼特征融合模塊(以為例)