综述-计算机视觉技术在储层研究中的应用

这篇文章是一篇系统性综述，标题为“Geological reservoir characterization tasks based on computer vision techniques”，发表在《Marine and Petroleum Geology》期刊上。 文章的主要目的是探讨计算机视觉技术在油气勘探和生产中的储层特征描述任务中的应用 。通过系统性文献回顾，文章收集和分析了过去十年中利用计算机视觉技术进行储层特征描述的关键研究，强调了这些技术在解决地质建模挑战中的重要性。

背景知识

储层特征描述对于油气勘探和生产至关重要，它涉及多种方法和技术， 包括地质统计学、地球物理学、岩石物理学、地质学和储层工程。主要目标是构建详细的3D/4D模型 ，以优化资源捕获过程，减少不确定性和提高生产力。然而，储层特征描述面临诸多挑战，如储层几何结构的准确表示、结构建模和地层定义等。

研究方法

文章采用了系统性文献回顾的方法，通过四个数据库（IEEExplore、Scopus、Science Direct、OnePetro）进行文献搜索，使用了“计算机视觉”、“图像处理”、“机器学习”等关键词，结合“储层”、“地质”和“地下”等术语，确保搜索结果与图像分析相关。通过PRISMA方法，从1500条记录中筛选出159篇相关研究。

关键结论

1. 地质任务 ：文章识别了几个关键的地质任务，包括孔隙空间分析、断层和裂缝识别、地震反演、岩性和渗透率预测以及CO2勘探和监测。这些任务对于评估储层的存储和流动能力、控制渗透率以及识别适合勘探的区域至关重要。

2. 数据类型 ：研究中使用了多种数据类型，包括岩石薄片、测井图像、数字露头模型、地面穿透雷达数据和地震数据。这些数据类型从微观到宏观尺度，为储层特征描述提供了不同视角的信息。

3. 计算机视觉技术 ：文章详细讨论了图像处理和深度学习技术在储层特征描述中的应用。图像处理技术包括图像去噪、分割、基于变换的图像分析和数据增强。深度学习技术主要包括卷积神经网络（CNNs）、生成对抗网络（GANs）和超分辨率模型（SR），这些技术在提高图像分辨率和特征提取方面表现出色。

4. 计算工具 ：文章提到了Python和Matlab等编程语言，以及ImageJ和Avizo等软件应用在处理和分析图像数据中的应用。这些工具为研究人员提供了强大的数据处理和可视化能力。

实验和应用

文章中提到的多个研究案例展示了计算机视觉技术在储层特征描述中的实际应用。例如，使用CNNs进行岩性分类和裂缝检测，利用GANs生成合成图像数据集，以及通过超分辨率模型提高图像分辨率。这些技术的应用不仅提高了储层特征描述的准确性，还增强了对复杂地质结构的理解。