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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111440675.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统是由庞惠文;樊永东;金衍;卢运虎;林伯韬设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统，方法包括以下步骤：对成像测井图像数据预处理；基于预处理后的成像测井图像数据，对构建的图像分割识别模型进行训练，得到训练好的图像分割识别模型；采用训练好的图像分割识别模型对待识别成像测井图像进行识别，得到该待识别成像测井图像的孔缝结构。本发明应用K均值聚类算法和遗传算法对图像的阈值分割进行了逐步优化，尽可能减少了图像分割后图像中的噪声点，使得图像中的目标区域更加突出。通过图像分割使得图像质量更高，在神经网络图像识别时可以在样本数量较少的情况下，保证较高的识别准确度。因此，本发明可以广泛应用于油气井工程领域。

本发明授权基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法，其特征在于包括以下步骤：对成像测井图像数据预处理；基于预处理后的成像测井图像数据，对构建的图像分割识别模型进行训练，得到训练好的图像分割识别模型，包括：对预处理后的成像测井图像数据进行阈值分割，得到分割后的成像测井图像数据；对分割后的成像测井图像数据进行随机划分，得到训练集和测试集；采用训练集对图像分割识别模块进行训练，并采用测试集对图像分割识别模型效果进行测试，得到训练好的图像分割识别模型；所述对预处理后的成像测井图像数据进行阈值分割，得到分割后的成像测井图像数据的方法，包括：采用K均值聚类算法对预处理后的成像测井图像数据进行聚类分割；采用阈值分割方法对聚类分割后的图像进行阈值分割；所述采用K均值聚类算法对预处理后的成像测井图像数据进行聚类分割之前，还包括以下步骤：应用遗传算法确定初始聚类中心；采用训练好的图像分割识别模型对待识别成像测井图像进行识别，得到该待识别成像测井图像的裂缝识别结果。

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