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摘要：本发明公开了一种基于成像测井与贝叶斯分类的变质岩储层溶蚀孔隙识别方法，属于油气勘探技术领域，包括以下步骤：步骤一、识别成像测井静态图；步骤二、对成像测井静态图进行灰度图处理，得到灰度图；再将灰度图转化为二值图，再根据连通域对二值图进行连通域定量标记，计算连通域属性参数；步骤三、基于连通域属性参数，建立监督数学模型并识别孔隙。通过上述方式，本发明根据多个连通域特征参数，以及通过建立高斯数学模型，高斯数学模型可以体现单一特征的均值和方差以及分布情况，并利用贝叶斯法则将各个高斯模型特征参数融合形成贝叶斯数学模型，可有效区分裂缝和孔洞以达到识别孔隙，识别效率高，识别的准确性高，节省了人力。

主权项：1.一种基于成像测井与贝叶斯分类的变质岩储层溶蚀孔隙识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、识别成像测井静态图；步骤二、对成像测井静态图进行灰度图处理，得到灰度图；再将灰度图转化为二值图，再根据连通域对二值图进行连通域定量标记，计算连通域属性参数；步骤三、基于连通域属性参数，建立监督数学模型并识别孔隙；所述步骤二具体包括以下步骤：S2.1、将成像测井静态图进行灰度图处理；将成像测井静态图的颜色深度转为0-255级的灰度图，即可得到灰度图；S2.2、将灰度图转为二值图；S2.3、利用遍历算法遍历成像测井静态图；将成像测井静态图的二值图形式转换为只有0到255的二维数组，利用开运算对图像进行去噪；S2.4、将二值图进行连通域定量标记，并且计算连通域特征参数；步骤S2.4具体包括以下步骤：1将二值图上的连通域打上标记序号并统计个数，即二维数组中的连通域中的像素点强度变为序号数值；2计算连通域的长轴L1和短轴L2；取孔隙横纵比3计算连通域的面积S；4计算连通域的凸包比λ；5计算连通域的离心率e；6计算连通域的边长R；7定义模型预测的期望损失为其中，Ci为分类类型有C1和C2两种分别代表裂缝和孔隙；λij代表分类验证情况；λ11表示预测值为裂缝，真实值为裂缝即真阳性，λ12表示预测值为裂缝真实值为孔隙表示为真阴性，λ21表示预测值为孔隙真实值为裂缝即为假阳性，λ22表示预测值为孔隙真实值为孔隙即假阴性；Pcj|x为后验概率，即样本x预测为Cj的概率；故期望损失中，Rci|x表示预测错误的概率之和； Pc|x为后验概率；其中，PC为先验概率，pxi|c为样本相对于类型的条件概率，即似然；8在已标记好的连通域中随机取多个孔隙型连通域和多个裂缝型连通域，并提取连通域特征参数孔隙横纵比α、面积S、凸包比λ、离心率e和边长R；所述步骤三具体包括以下步骤：S3.1、训练多组数据，并拟合高斯模型，得到贝叶斯数学模型；S3.2、将其余的连通域参数带入训练好的数学模型中进行分类；S3.3、删除识别为裂缝的连通域，保留识别为孔隙的连通域，形成孔隙图；步骤3.1具体包括以下步骤：9通过步骤8提取得到的连通域特征参数孔隙横纵比α、面积S、凸包比λ、离心率e和边长R，这些特征都是连续数据；对连续数据的似然表示为高斯概率密度函数pxi|c＝Nui,σi2；得到： 其中，σi是第i个特征的方差，ui是第i个特征的均值；将多个孔隙和多个裂缝的连通域属性计算其均值和方差，构建高斯概率密度函数，PR|孔隙、Pα|孔隙、PS|孔隙、Pe|孔隙、Pλ|孔隙、PR|裂缝、Pα|裂缝、PS|裂缝、Pe|裂缝、Pλ|裂缝；Pc为先验概率，由于取训练集时，裂缝样本数和孔隙样本数相同，所以P孔隙＝P裂缝＝12，所以，只需要比较的部分，即可判断该样本的后验概率；Px为样本中一次随机抽取为X的概率；x为样本，此处指裂缝或孔隙；10构建数学模型： 同理，

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