微观剩余油分析

已训练好的深度网络可直接部署，将荧光图像分割精度提升，支持对原油赋存状态及孔隙占比的自动快速量化。

Zhang, Yimin · 林承焰 · 任丽华

Journal of Fluorescence 2024

具体参数

网络数量

{'zh': '4', 'en': '4'}

驱替孔隙半径

{'zh': '>60', 'en': '>60'} μm

剩余油赋存孔隙半径

{'zh': '<50', 'en': '<50'} μm

技术优势

分割精度高

四种网络均取得高分割精度，保证了后续定量分析的可靠性。

抗干扰能力强

ResU-Net对过分割、欠分割和图像噪声均保持稳健，适合复杂岩心图像。

揭示剩余油分布规律

定量分析表明三元复合驱大幅降低簇状、膜状和吸附油，并主要驱替大于60微米孔隙中的原油。

应用场景

• 油气藏开发：用于高含水油藏剩余油定量评价，指导调整开发方案。
• 荧光图像分析：替代人工荧光图像判读，实现储层含油性快速自动分析。
• 图像分割：直接部署模型自动分割岩心图像，无需标注数据。