基于Tamura纹理与GDA的岩屑图像智能识别算法提升录井效率

该篇论文发表于2010年11月的《四川大学学报(自然科学版)》第47卷第6期，由吴炜等人撰写，着重探讨了基于Tamura纹理和广义判别分析（GDA）的岩屑图像识别算法。在录井过程中，快速准确地对岩屑进行分类是一项关键任务，以往主要依赖人工经验，这种方法易受人为因素影响，效率低下且可能存在主观误差。 Tamura纹理是一种用于图像分析的技术，它能有效地捕捉和描述岩石纹理的特征，这对于区分不同岩性至关重要。论文提出的新算法首先利用Tamura纹理特征提取技术，通过分析岩屑图像中的纹理模式，提取出能够反映岩性差异的特征向量。这些特征向量被进一步输入到GDA分类器中，这是一种统计学习方法，能够有效地处理高维数据并进行多类别的分类。 GDA通过最大化类别间的方差同时减小类内方差，实现了在不同特征空间中找到最佳的分类超平面，从而提高了岩屑识别的精度。通过在四川某气田4口井的现场实时测试，结果显示该算法具有较高的识别率，这证明了其在实际应用中的有效性，对于提升录井过程中的自动化和效率具有重要意义。 关键词“岩屑识别”、“核方法”、“GDA”和“Tamura纹理”突出了文章的核心技术，表明研究者关注的是如何通过科学的数学方法和技术手段解决实际地质勘探中的难题。这篇论文为岩屑分类提供了一种新颖且有效的自动化解决方案，对于提高录井工作的标准化和准确性具有深远影响。