Lamination Type Recognition with Artificial Intelligence Based on Optical Thin Section
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摘要:
纹层类型的准确识别是光学薄片技术在油田勘探开发过程中的一个重要应用。在页岩储层改造过程中，由于页岩特有的薄层理构造与非均质性，准确识别地层中纹层类型，对选取储层改造位置和优化改造方案具有重要意义。光学大薄片相较于传统测井数据具有更加精确的岩性划分，相较于普通薄片具有更大尺度的纵向连续岩性变化规律特征，可提供厘米级别的储层信息，从而能够准确划分纹层类型，优选工程甜点。基于卷积神经网络（CNN）构建了纹层分类模型（简称CNN模型），利用纵向上连续的光学大薄片数据，CNN模型可以准确识别细砂质纹层、粉砂质纹层和泥质纹层，分类精度最高达73%，且分类准确率优于YOLOv5模型。研究结果表明，CNN模型能够有效实现纹层类型智能识别，且能够应对复杂背景和精细纹层特征，为页岩油气储层的精细化表征和开发提供了一种高效、精准的解决方案。
Abstract:The accurate recognition of lamination types is an important application field of optical thin section technology in the process of oilfield exploration and development. In the process of shale reservoir stimulation, due to the unique thin bedding structure and heterogeneity of shale, it is of great significance to accurately identify the lamination types in the formation for selecting the reservoir stimulation location and optimizing the stimulation plan. Compared with the well logging data, the large optical thin sections can achieve more accurate lithology division, and they have more obvious longitudinally continuous lithology variation characteristics than the ordinary thin sections, which can provide reservoir information at the centimeter level, so as to accurately classify the lamination types and optimize the engineering sweet spots. A lamination classification model (referred to as the CNN model) was constructed based on a convolutional neural network (CNN), and three types of lamination were classified and recognized by longitudinally continuous large optical thin section data. The results show that the CNN model can accurately identify fine sand lamination, silty sand lamination, and argillaceous lamination, and the classification accuracy can reach 73% and it is better than that of the YOLOv5 model. The results show that the CNN model can effectively realize intelligent lamination recognition and can deal with complex background and fine lamination features, which provides an efficient and accurate solution for the fine characterization and development of shale oil and gas.
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Keywords:
- shale /
- lamination type /
- optical thin section /
- image classification /
- neural network /
- intelligent recognition
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目前，页岩油气已成为我国油气稳产的重要支撑 [1–4]。页岩具有层状结构，纹层发育复杂[5]，不同类型纹层使页岩表现出不同的储层特性[6–8]，这也是页岩非均质性显著的重要原因[9–10]，页岩储层的物理性质与纹层类型之间存在着错综复杂的关系[11]。脆性粉砂级长英质纹层（简称粉砂质纹层）和富凝灰质纹层是两类主要的页岩油发育层系[12–13]，粉砂质纹层普遍存在，对页岩油气的生成和分布起到了重要作用[14]，页岩油气甜点区甚至可能含有数以千计的薄层（包含频繁发育且具有一定厚度的粉砂质纹层），从而拥有更好的油气赋存能力和渗透性[15]。对页岩油气有利层段（如含粉砂质纹层井段）进行压裂作业，将明显提高压裂成功率和油气井产能[16–18]，因此，准确建模与表征页岩纹层类型与分布规律，对于有效预测与评价压裂效果意义很大[19–21]。
基于光学薄片的纹层识别方法是纹层类型精准识别途径之一，然而传统纹层识别方法一般基于常规尺寸薄片，主要依赖于地质人员的经验和肉眼识别，且仅聚焦于某一固定深度的固定位置，仅能得到离散的结果，无法做到连续准确识别，在面临大规模样本分析的需求时，不仅耗时长、劳动强度大，而且难以保证识别标准的一致性。更重要的是常规矿物光学薄片尺寸为25 mm×76 mm，实际矿物薄片尺寸约为20 mm×20 mm，导致无法完整覆盖两条层理缝间的纹层结构，从而制约了压裂点的优选。
近年来，人工智能技术在石油勘探开发领域的应用较多[22–25]，其中图片智能识别技术的广泛应用，有效减少了人工干预，加速决策过程，并优化了油气资源的管理和环境保护。例如，目标检测技术与图像分割技术等方法有效提高了裂缝识别、孔隙识别和单矿物检测等方面的工作效率、准确性和安全性[26–31]。目前，在纹层智能分类方面，尽管已将图像梯度分布分析与色彩特征提取技术相结合，实现了火成岩岩石薄片的智能分类[32–33]，但是对于页岩纹层智能分类的研究非常少。对于页岩油资源的评估和开发而言，准确识别页岩纹层类型至关重要[34–35]。由于纹层图像数据集的构建存在样本数量有限、常规薄片尺寸无法表征完整纹层结构等问题，如何高效构建分类模型仍是一个挑战。
为实现页岩纹层类型的准确识别，首先，样本采用尺寸50 mm×76 mm的光学大薄片，其实际矿物薄片的尺寸约为50 mm×70 mm，远大于常规光学薄片的实际矿物薄片尺寸，能够提供更直观连续的岩性认识，获取厘米级纹层的岩石微观结构，与测井资料解释成果互为补充，为岩石力学实验及储层地质建模提供关键信息；其次，因卷积神经网络（CNN）具有强大的特征提取能力和对局部特征的高效捕获能力[36–40]。为此，建立了一种基于CNN深度学习的纹层类型智能识别模型（以下简称CNN模型），通过纵向上连续光学大薄片数据构建页岩纹层数据集并进行图像切割，扩大样本量，以提升小样本条件下模型的学习能力。试验结果表明，该智能识别模型结构精简，具有较强的特征提取能力，能够快速收敛并适应多样化的图像数据，从而更准确地识别不同类型的页岩纹层，且在与YOLOv5模型的对比中，表现出了更高的准确率。该方法为页岩油气储层的精细化表征和开发提供了一种高效、精准的解决方案，为推动非常规油气资源开发技术发展奠定了坚实基础。
1. 数据集构建与预处理
基于CNN深度学习的页岩纹层智能识别模型构建的关键，是通过光学大薄片获取纵向连续的图像数据集。首先通过纵向连续地层的岩板样品进行取样来制作光学大薄片，再通过尼康LV100ND多功能显微镜结合大面积全视野图像采集系统，辅以电子图像采集平台和高清图像采集处理系统，实现对大薄片的高分辨率扫描，获得高精度光学薄片图像（如图1所示），然后观察并标定页岩纹层纵向变化特征，包括纹层形态、颜色和纹理特征，最后制定一套详尽的标签体系，以厘米尺度划分为细砂质纹层、粉砂质纹层和泥质纹层3大类别。
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图 1 纵向连续光学大薄片图像Figure 1. Images of longitudinally continuous large optical thin sections原始数据来自4个井段，分别为4 665.95～4 679.23、4 704.69～4 711.37、4 711.67～4 717.92和4 725.42～4 740.20 m，共包含123张图片，其中每个井段的图片数量分别为49，14，14和46张。取样数量与取样井段的长度有关，需要根据井段数据集的不同构建单井段与多井段模型，以验证数据量对纹层识别模型准确性的影响。
观察123张大薄片图像发现，细砂质纹层出现了174次，粉砂质纹层出现了148次，泥质纹层出了现233 次。为构建标准数据集并提高小样本条件下神经网络模型的识别精度，在数据预处理阶段，采用图像切割算法对标签数据进行分割处理。为了满足模型训练对图像样本数量和规格的要求，将单张原始图片切割成 140 张等面积的正方形图像。图像切割采用滑动窗口技术，将窗口大小设定为32像素×32像素、步长设定为32像素在图片上逐步滑动，生成覆盖图像不同区域的切割块。图片切割效果如图2所示。
通过图像切割，将细砂质纹层样本增加至 24 360 张，粉砂质纹层样本增加至 20 720 张，泥质纹层样本增加至 32 620 张，有效扩充了数据集规模。此外，为应对不同制样条件下的纹层偏差问题，构建数据集时要进一步结合机器学习方法，通过降低人工识别的成本和误差，提高分类效率。3类纹层标签数据的分割结果如图3所示。
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图 3 3类纹层标签图像分割结果Figure 3. Segmentation results of labelled images of three types of lamination2. 智能图像分类模型
基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型通过卷积核自动提取图像中的特征，并利用多层网络对图像进行有效分类。具体步骤包括数据预处理、卷积层特征提取、池化层降维、全连接层分类，并通过交叉熵损失函数和优化算法对模型进行训练和优化。预处理后的3类数据80%被划分为训练集，20%被划分为测试集，用于模型训练和评估。
2.1 基于卷积神经网络的图像分类模型
数据集的非均衡性和低复杂性会显著降低分类模型的精度，因此，设计了一种适用于小样本数据集的卷积神经网络（CNN）架构，其核心包括数据组织、特征提取与模型训练3个模块，分别由2个卷积层、2个最大池化层以及3个全连接层组成。该网络架构结合了卷积层的局部特征提取能力和全连接层的全局特征整合能力，能够高效捕获纹层图像的空间和类别信息，在准确性和计算复杂度之间达到良好平衡，不仅适用于小样本分类任务，还具备良好的模块化扩展性，可用于处理更多类别或更复杂的数据集。这种逐层特征提取与映射的设计，使其能够有效捕获输入图像的多层次特征，最终实现精准的类别预测。
1）特征提取阶段。第一个卷积层使用了6个5×5的卷积核，用以提取输入数据的局部特征，如边缘和纹理。然后，1个2×2的最大池化层通过空间下采样，在保留关键信息的同时降低数据的空间维度。第二个卷积层则使用了16个5×5的卷积核，进一步提取更高级的图像特征，为后续的分类任务提供了更具表现力的输入特征。
2）分类阶段。通过2个全连接层，将纹层特征图分别映射到120个和84个输出节点上，这些全连接层通过线性变换与非线性激活函数（ReLU）的组合，对提取到的高维特征进行进一步的非线性映射，建立特征间的复杂关联并强化类别区分能力。最终全连接层将纹层特征图投影到包含3个输出节点的分类空间，输出为归一化的三维向量，每个节点表示1种类别的预测概率。为提升该网络架构的非线性表达能力，所有卷积层后均配备非线性激活函数（ReLU），同时池化层通过降维抑制冗余信息，降低模型复杂度并防止过拟合。在全连接层部分，应用随即丢弃（Dropout）技术以减少过拟合风险并增强网络的泛化能力。图4为卷积神经网络的数据处理流程。
3）模型训练过程。利用训练集对CNN模型进行迭代训练，采用交叉熵损失函数度量损失。交叉熵损失函数适用于多特征提取的分类问题，能够有效衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。通过最小化损失函数，使CNN模型能够更准确地预测样本的类别，从而显著提升特征提取的准确率。交叉熵损失函数的表达式为：
L=−1NN∑i=1C∑j=1yijlnpij (1) 式中：L为损失值；N为样本数量；C为类别的数量；yij为一个指示变量（0或1），如果样本i的真实标签是j，则yij =1，否则yij=0；pij为预测样本i属于类别j的概率。
同时，选择随机梯度下降（SGD）作为优化器，通过迭代更新模型的权重来最小化损失函数。这种基于损失函数和优化器的训练策略是深度学习模型训练中的核心环节，能够有效训练神经网络，使其逐渐适应训练数据并提升分类性能，对于提升模型分类的准确性和泛化能力具有重要意义。随机梯度下降中的学习率控制每次权重更新的步长，而动量则帮助算法在相关方向上加速收敛并减少振荡，为此，设置学习率为
0.0005 ，动量为0.9，以有效训练模型，实现高效收敛并达到良好的分类性能。2.2 评价指标
混淆矩阵是一种性能度量，给出预测值和实际值的组合，利用混淆矩阵的标准指标来评估CNN模型的性能。混淆矩阵的元素可以计算衍生参数，如准确率、召回率、精度和F1值等。准确率即模型预测正确样本数量占总样本数量的比例，反映了模型正确分类的能力，高准确率通常意味着模型在识别任务中表现良好，但仅仅依赖准确率进行模型性能评估不够全面。精度则是某一类别被正确预测为正类样本数量与所有被预测为该类别样本数量的比值。召回率表示某一类样本中被正确预测为正类样本数量占该类总样本数量的比例，反映了模型找出所有正样本的能力，在图像识别中，高召回率意味着模型能够尽可能多地识别出目标类别，减少漏检的情况。然而，召回率的提高有时可能会牺牲一定的准确率，因此，为了平衡精度和召回率，引入了F1值这一指标。F1值是精度和召回率的调和平均数，它综合考虑了模型在正确分类和找出所有正样本两方面的表现。F1值越高，说明模型在图像识别任务中的综合性能越好。
3. 现场应用
为验证CNN模型的纹层分类效果，首先构建以单井段数据为基础的数据集，评估模型在单井段条件下的性能与可用性；然后引入多井段数据集，通过对比试验评价数据量增加对模型识别效果的影响，分析模型的可靠性和鲁棒性；最后，比较CNN模型与YOLOv5模型的识别效果，验证CNN模型的有效性。
CNN模型的训练过程以深度学习框架为基础，通过卷积层提取图像的多维特征，包括纹理、颜色分布及空间结构等，再经过全连接层对输入的图像进行分类。模型识别结果的准确性，主要取决于神经网络所提取特征的准确性。3类纹层图像特征的提取如图5所示，提取每类纹层的多种特征，从而确定机器学习判断的标准，提高输入新图片时的学习速率。
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图 5 3类纹层图像特征的提取结果Figure 5. Extraction results of three types of lamination image featureCNN模型训练好后，用测试数据集测试其图像识别效果，其中3个样品的图像识别效果如图6所示。图6中，（a）为原始图片，（b）为分类目标结果，即准确率达100%的分类效果图，（c）为测试分类结果。
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图 6 3个样品的CNN模型纹层分类测试结果Figure 6. Lamination classification test results of three samples based on CNN model3.1 单井段结果分析
在单井段数据集中，将49张原始图片以固定大小进行均匀图片切割，每类纹层分别选取2 500个样本，共计7 500个样本用于模型训练，并将80%的样本作为训练集，20%的样本作为测试集，进一步评价CNN模型的性能。CNN模型测试效果通过混淆矩阵展示（见图7），可以看出：491个泥质纹层样本中，分类正确的有207个样本，但有121个样本误分为细砂质纹层，163个样本误分为粉砂质纹层，分类效果相对较差；521个细砂质纹层样本中，分类正确的有361个样本，仅有120个样本误分为泥质纹层，40个样本误分为粉砂质纹层，分类效果最佳；488个粉砂质纹层样本中，分类正确的有335个样本，但有128个样本误分为泥质纹层，25个样本误分为细砂质纹层，分类效果相对较好。测试结果显示，基于单井段数据的CNN模型（简称单井段CNN模型）的准确率为60.20%。
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图 7 单井段CNN模型测试效果混淆矩阵Figure 7. Single-well segment test result confusion matrix based on CNN model单井段CNN模型的纹层分类效果如表1所示。由表1可以看出：单井段CNN模型对细砂质纹层的分类精度为0.71，表明该模型能够准确识别大多数细砂质纹层样本，具有良好的纹层分类效果；单井段CNN模型对粉砂质纹层的分类精度为0.62，纹层分类效果略差于细砂质纹层；单井段CNN模型对泥质纹层的分类精度为0.45，分类效果相对较差，这可能与其特征间差异较小或样本特征重叠性较高有关。这与混淆矩阵的分析结果基本一致，单井段CNN模型对细砂质纹层和粉砂质纹层的分类结果较为可靠，但对泥质纹层的分类结果明显较差。
表 1 单井段CNN模型纹层分类效果Table 1. Single-well segment lamination classification effects based on CNN model纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.45 0.42 0.44 细砂质纹层 0.71 0.69 0.70 粉砂质纹层 0.62 0.69 0.65 基于单井段CNN模型的分类结果，可以进行纹层分布规律的精细化分析。4 669.94～4 670.37 m井段的纹层识别结果如表2所示。由表2可以看出，在厚度0.43 m的井段中，单井段CNN模型能够识别出 9个纹层，通过将相同类型的纹层合并后，最终确定该井段包含 6个不同类型的纹层。相比之下，基于传统测井数据，在该井段仅能以厚度每间隔0.125 m 1个点位的分辨率识别出 3类纹层，分辨率和细化程度明显不足。
表 2 4 669.94～4 670.37 m井段连续纹层识别结果Table 2. Identification results of continuous lamination in well section of 4 669.94～4 670.37 m序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 669.94～4 669.96 细砂质 0.75 2 4 669.96～4 670.00 粉砂质 0.60 3 4 670.03～4 670.07 粉砂质 0.67 4 4 670.07～4 670.09 泥质 0.42 5 4 670.10～4 670.13 细砂质 0.73 6 4 670.13～4 670.18 粉砂质 0.61 7 4 670.21～4 670.27 粉砂质 0.68 8 4 670.31～4 670.34 粉砂质 0.66 9 4 670.34～4 670.37 泥质 0.47 3.2 多井段结果分析
多井段数据是在单井段数据基础上增加相邻4 711.14～4 712.40 m井段的数据（74张图片），将这些图片以固定大小进行均匀图片切割，每类纹层分别选取5 500个样本，共计16 500个样本，并将80%的样本作为训练集，进行训练获得基于多井段数据的CNN模型（简称多井段CNN模型）。以20%的样本作为测试集，对多井段CNN模型的识别效果进行测试，结果用混淆矩阵展示（见图8）。由图8可以看出，纹层真实值的分类结果分布与单井段CNN模型测试结果相似，但3类纹层的真实值明显增加，多井段CNN模型的识别准确率为64.61%，高于单井段CNN模型。
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图 8 多井段CNN模型测试效果混淆矩阵Figure 8. Multi-well segment test result confusion matrix based on CNN model多井段CNN模型的纹层分类效果如表3所示。由表3可以看出：与单井段CNN模型的纹层分类效果相比，多井段CNN模型对3类纹层的识别精确度、召回率和F1值均有所增加，说明在数据增加后，该模型对纹层的识别精度均有上升；细砂质纹层的召回率显著增加，从0.69提升至0.77，说明多井段CNN模型能更全面地捕捉细砂质纹层的特征；泥质纹层和细砂质纹层的F1值分别增长0.10和0.05，而粉砂质纹层的F1值保持稳定，表明多井段CNN模型对泥质纹层和细砂质纹层综合分类能力的提升尤为明显。可见，数据的增加不仅提高了CNN模型的精确度，还改善了其稳定性和鲁棒性。
表 3 多井段CNN模型纹层分类效果Table 3. Multi-well segment lamination classification effects纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.54 0.53 0.54 细砂质纹层 0.73 0.77 0.75 粉砂质纹层 0.66 0.64 0.65 4 711.14～4 712.40 m井段的纹层识别结果如表4所示。由表4可以看出，在厚度1.26 m的井段中，多井段CNN模型识别出12个纹层，将相同类型的纹层合并后，最终确定10个不同类型的纹层，与单井段CNN模型相比，多井段CNN模型对不同类型纹层的识别准确率得到显著提高。
表 4 4 711.14～4 712.40 m井段连续纹层识别结果Table 4. Identification results of continuous lamination in well section of 4 711.14～4 712.40 m序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 711.14～4 711.16 粉砂质 0.68 2 4 711.16～4 711.20 细砂质 0.72 3 4 711.31～4 711.35 泥质 0.55 4 4 711.35～4 711.37 细砂质 0.77 5 4 711.68～4 711.73 粉砂质 0.73 6 4 711.90～4 711.91 粉砂质 0.71 7 4 711.91～4 711.93 粉砂质 0.68 8 4 711.93～4 711.95 泥质 0.66 9 4 711.95～4 711.96 粉砂质 0.76 10 4 712.02～4 712.09 泥质 0.68 11 4 712.21～4 712.27 粉砂质 0.72 12 4 712.33～4 712.40 泥质 0.62 由此可见，数据量的增加不仅提升了CNN模型对各类纹层的分类效果，还使其对不同纹层分布规律的分析更加准确。这为储层评价与开发方案的优化提供了更加可靠的技术支撑，同时也验证了数据规模扩展对深度学习模型性能提升的重要作用。
3.3 与YOLOv5模型的对比
为进一步评价CNN模型的纹层分类效果，与YOLOv5模型[26]进行了对比，图9 为YOLOv5模型的损失函数及评价指标曲线。在目标检测领域，YOLOv5模型的性能评估依赖于多个关键指标，不仅涵盖了训练过程中的损失函数，还包括了在验证集上的表现以及最终的检测精度。mAP（Mean Average Precision）作为目标检测领域广泛采用的评估标准，YOLOv5模型提供了在不同IoU(Intersection over Union)阈值下的mAP值，如mAP@0.50为仅考虑IoU阈值为0.50时的平均mAP值，表示只有当预测框和真实框的IoU阈值≥0.50时，预测结果才算正确。mAP@0.50∶0.95表示在IoU阈值从0.50到0.95（步长为0.05）的9个不同级别上计算得到的平均mAP值。
以多井段数据为基础，YOLOv5模型的检测结果中mAP@0.50值（即在IoU阈值≥0.50的条件下）为0.367，这表明仅36.7%的预测目标框被认为是正确的。mAP@0.50∶0.95为0.155，表明在高精度要求下，YOLOv5模型的检测性能进一步降低。相比之下，多井段CNN模型的分类准确率达64.61%，分类结果明显优于YOLOv5模型。
比较分类结果发现，YOLOv5模型在较低IoU阈值条件下的检测效果有限，且在高精度要求下表现更差，表明受限于目标检测框架的约束，该模型并不适用于复杂纹层环境的分类需求。相比之下，CNN模型不仅在分类精度上大幅领先（如表3所示），且能够快速、准确地实现纹层分布规律的精细化分析，为储层评价和开发优化提供了更加可靠的技术支持。
2种模型在纹层分类效果上的差异可以归因于以下几点：1）YOLOv5模型作为目标检测模型，专注于框选纹层区域，但纹层的连续性和复杂背景容易导致边界模糊，从而影响检测框的精度。CNN模型则专注于纹层图像分类特征的提取，避免了边界模糊带来的误差。2）纹层图像的背景包含大量细微特征，YOLOv5模型在复杂背景下容易出现纹层标记重叠和误分类现象（如图10所示），而CNN模型通过网络提取特征对背景干扰具有更强的鲁棒性。3）CNN模型基于卷积神经网络的多层特征提取结构，能够充分学习纹层的纹理、颜色分布及空间特征，这种方式更适合纹层分类任务。
4. 结论与建议
1）基于卷积神经网络（CNN）构建了纹层分类模型，结合光学薄片数据的纹层特征，通过图片切割和小样本扩增技术，有效提取纹层图像的分类特征，可实现细砂质、粉砂质和泥质纹层的有效分类，分类精度最高达73%。
2）对比单井段与多井段CNN模型的纹层分类结果发现，增加样本数量能够显著提高CNN模型纹层识别的准确率，构建高质量且多样化的训练数据集是提升CNN模型性能的关键。
3）与YOLOv5模型相比，CNN模型在解决纹层分类和标记问题上表现更优，能够更好地应对复杂背景和纹层的精细特征，具有更高的实际应用价值。
4）CNN模型在复杂条件下提取泥质纹层特征和对其分类的能力有待进一步提升，且训练数据量不足可能导致泛化能力降低，需进一步优化小样本的学习能力。
5）建议采用基于Transformer架构的预测模型和集成学习方法，以增强模型的预测能力。同时，优化系统的超参数配置并探索更高效的训练策略，以实现更高的识别精度和更优的泛化能力。
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图 1 纵向连续光学大薄片图像
Figure 1. Images of longitudinally continuous large optical thin sections
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图 3 3类纹层标签图像分割结果
Figure 3. Segmentation results of labelled images of three types of lamination
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图 5 3类纹层图像特征的提取结果
Figure 5. Extraction results of three types of lamination image feature
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图 6 3个样品的CNN模型纹层分类测试结果
Figure 6. Lamination classification test results of three samples based on CNN model
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图 7 单井段CNN模型测试效果混淆矩阵
Figure 7. Single-well segment test result confusion matrix based on CNN model
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图 8 多井段CNN模型测试效果混淆矩阵
Figure 8. Multi-well segment test result confusion matrix based on CNN model
表 1 单井段CNN模型纹层分类效果
Table 1 Single-well segment lamination classification effects based on CNN model
纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.45 0.42 0.44 细砂质纹层 0.71 0.69 0.70 粉砂质纹层 0.62 0.69 0.65 
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表 2 4 669.94～4 670.37 m井段连续纹层识别结果
Table 2 Identification results of continuous lamination in well section of 4 669.94～4 670.37 m
序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 669.94～4 669.96 细砂质 0.75 2 4 669.96～4 670.00 粉砂质 0.60 3 4 670.03～4 670.07 粉砂质 0.67 4 4 670.07～4 670.09 泥质 0.42 5 4 670.10～4 670.13 细砂质 0.73 6 4 670.13～4 670.18 粉砂质 0.61 7 4 670.21～4 670.27 粉砂质 0.68 8 4 670.31～4 670.34 粉砂质 0.66 9 4 670.34～4 670.37 泥质 0.47
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表 3 多井段CNN模型纹层分类效果
Table 3 Multi-well segment lamination classification effects
纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.54 0.53 0.54 细砂质纹层 0.73 0.77 0.75 粉砂质纹层 0.66 0.64 0.65
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表 4 4 711.14～4 712.40 m井段连续纹层识别结果
Table 4 Identification results of continuous lamination in well section of 4 711.14～4 712.40 m
序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 711.14～4 711.16 粉砂质 0.68 2 4 711.16～4 711.20 细砂质 0.72 3 4 711.31～4 711.35 泥质 0.55 4 4 711.35～4 711.37 细砂质 0.77 5 4 711.68～4 711.73 粉砂质 0.73 6 4 711.90～4 711.91 粉砂质 0.71 7 4 711.91～4 711.93 粉砂质 0.68 8 4 711.93～4 711.95 泥质 0.66 9 4 711.95～4 711.96 粉砂质 0.76 10 4 712.02～4 712.09 泥质 0.68 11 4 712.21～4 712.27 粉砂质 0.72 12 4 712.33～4 712.40 泥质 0.62
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