1、成果简介：

通过构建地下油气储层岩石薄片高分辨率图像数据库，借助计算机视觉与机器学习算法，对薄片图像进行微观纹理结构分析及物性参数提取，从而在微观尺度上对储层进行智能化表征及可视化呈现，为开展非常规地层渗流机理研究、可采储量预测以及增产措施优选奠定基础。

2、技术关键点：

►规模化采集岩石铸体薄片图像，再经无缝拼接成为全尺寸整体图像，形成的数字化图像库可在多处加以重复利用，不受时间和空间制约常态进行研究。

►解决了传统照相中高倍显微镜成像视域极小、以及低倍显微镜成像细节少之间的矛盾问题。

►可以对薄片图像进行不同尺度的分析研究，面孔率、形状因子，配位数等物性参数提取与计算将更接近薄片实际情况。

►对于典型区域、典型层位的铸体薄片，可将数字化薄片的数据成果进行全视域印刷（可达5平米），便于教学、研讨和展示。

3、应用记录：

►2012年完成长庆油田勘探开发研究院第一期项目：鄂尔多斯盆地上古生界砂岩储层智能化表征研究。

►2015年8月承接长庆油田勘探开发研究院第二期项目：铸体薄片全尺寸图像拼接，已按要求完工并结题。

►2019年9月承接长庆油田勘探开发研究院第三期项目：苏里格铸体薄片高精度工业图像处理，已按要求完工并结题。

联系人：计算机学院 程国建（18966901552）

成果附图之一：岩石薄片图像的分割与特征参数提取

成果附图之二：使用多点地质统计学进行三维重构