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摘要：本发明公开了基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，包括：获取待测岩石样本图像；对所述图像进行图像处理，对处理后的图像划分晶体边界，提取晶体的几何参数，同时对处理后的图像确定岩石成熟度；对所述图像开展岩石研磨性测试，获得所述图像的岩石研磨性；将所述岩石成熟度、所述几何参数和所述岩石研磨性进行特征参数的相关性分析和筛选，构建基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测模型。本发明实现了利用井下岩屑精准预测全井段砂岩研磨性的目的。

主权项：1.基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法，其特征在于，包括：获取待测岩石样本图像；对所述图像进行图像处理，对处理后的图像划分晶体边界，提取晶体的几何参数，同时对处理后的图像确定岩石成熟度；对所述图像开展岩石研磨性测试，获得所述图像的岩石研磨性；将所述岩石成熟度、所述几何参数和所述岩石研磨性进行特征参数的相关性分析和筛选，构建基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测模型；将所述岩石成熟度、所述几何参数和所述岩石研磨性进行特征参数的相关性分析和筛选的方法包括：对几何参数和矿物组分与研磨性的相关性排序，筛选与研磨性相关性高的几何参数和矿物成分作为建立研磨性预测模型的输入参数，获得的几何参数与研磨性数据为总数据集，对提取的所述几何参数和矿物组分和岩石研磨性进行相关性分析，获得所述几何参数和矿物组分与所述岩石研磨性的相关性；获得所述几何参数和矿物组分与所述岩石研磨性的相关性的方法为： 其中，y为wi与砂岩研磨性的Spearman相关性；wi为第i个数据的位次值之差；n为样本的总数；构建基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测模型的方法为：模型初始目标函数为： 其中，Om,f0b是模型初始目标函数；N是样本数量，mi是第i个样本的真实标签，f0bi是初始模型对第i个样本的预测值；模型最终目标函数为： 其中，Om,Fb是模型最终目标函数；Fb是模型的最终预测；mi是第i个样本的真实标签；fj是第j个决策树；Fbi是第i个样本的预测值；Lfj是决策树的正则化项；将输入参数声波速度、里氏硬度代入最终目标函数得到结果，将结果与研磨性进行对比得到预测模型精度，构建基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测模型。

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百度查询： 西南石油大学 基于显微图像处理和GBDT决策树砂岩研磨性预测方法