煤岩序列CT图像裂隙自动提取技术研究

资源摘要信息:"该文件标题指向了一个关于在煤岩序列CT图中自动提取裂隙网络的技术方法。此类技术广泛应用于岩石物理学、采矿工程、地下资源勘探及灾害预测等领域，旨在通过计算机视觉和图像处理技术，自动识别并绘制岩石样本中的裂隙分布图。描述中的‘网络游戏’很可能是文件命名时的一个错误，因为网络游戏与煤岩序列CT图的裂隙网络提取并无直接关联。文件名中包含的‘煤岩序列CT图’表明该方法专注于处理煤岩样本的连续断层扫描图像（CT图）。这些CT图像能够以三维形式显示岩石内部结构，包括裂隙网络。‘裂隙网络自动提取方法’指的是利用算法自动分析这些CT图像，识别出岩石中的裂隙，然后将这些裂隙信息以网络的形式进行可视化呈现。 由于提供的信息只包含标题和描述，并未提供实际的文件内容，以下将基于这些信息点提供一些可能的知识点： 1. CT图像技术在岩石学中的应用：计算机断层扫描技术（CT）能够对岩石样本进行非破坏性的内部结构三维成像，是现代岩石学研究的有力工具。通过分析CT图像，研究者可以详细了解岩石内部的裂隙、孔隙和其他细微结构。 2. 裂隙网络的提取与分析：裂隙网络是指岩石内部裂隙的分布和连接关系。裂隙作为岩石内部的弱点，对岩石的力学行为及流体输运特性有重要影响。自动提取裂隙网络的过程涉及图像处理、模式识别和几何分析等技术。 3. 自动化提取技术：在岩石学研究中，通常需要处理大量的CT图像数据。自动化提取裂隙网络可以大幅提高数据处理的效率和准确性。常见的自动化技术包括阈值分割、边缘检测、形态学处理、图像分割以及机器学习等算法。 4. 机器学习在裂隙提取中的应用：近年来，机器学习尤其是深度学习技术在图像分析领域取得了重大进展。利用卷积神经网络（CNN）等模型可以对裂隙网络进行识别和分类，实现更为精准和快速的裂隙网络提取。 5. 裂隙网络分析的工程应用：提取出的裂隙网络信息对于岩石力学特性分析、油气储层评价、煤矿安全预测、水文地质学等领域具有重要的实际应用价值。例如，通过裂隙网络分析，可以评估岩石的稳定性，预测岩石的渗透性，为工程设计和地质灾害预防提供科学依据。 6. 学术与技术资源的共享：文件名中的‘资料.zip’表明这可能是科研人员为了分享研究成果或教学目的而制作的压缩包文件，包含了相关的研究论文或教学资料。这有助于推动相关领域的学术交流和技术进步。 综上所述，该文件可能详细介绍了如何利用先进的计算机技术对煤岩序列CT图中的裂隙网络进行自动提取，这一技术在地质学和资源勘探领域具有重要的应用价值。"