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基于ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡識別的深部煤層顯微組分和微裂縫分類——以鄂爾多斯盆地石炭系本溪組8~#煤層為例

石油與天然氣地質 頁數(shù): 13 2024-12-28
摘要: 顯微組分和微裂縫是煤儲層重要的微觀特征,影響煤儲層產氣能力和力學性質。采集鄂爾多斯盆地深部煤層氣井石炭系本溪組8#煤層樣品,運用ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡識別方法,研究了顯微組分和微裂縫發(fā)育特征。在煤樣305個顯微組分和65個微裂縫圖樣本研究的基礎上,建立了基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡識別的煤巖顯微組分和微裂縫識別方法,并利用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡技術對鏡下數(shù)據(jù)進行反演,構建了深部煤儲層顯微組分和微裂... (共13頁)

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