CN116309567A - 一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法 - Google Patents

一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法 Download PDF

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CN116309567A CN202310554698.0A CN202310554698A CN116309567A CN 116309567 A CN116309567 A CN 116309567A CN 202310554698 A CN202310554698 A CN 202310554698A CN 116309567 A CN116309567 A CN 116309567A
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Abstract

本发明涉及一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，包括以下步骤：标注页岩电镜图像孔隙，构成含标注信息的支持集与不含标注信息的查询集；支持集与查询集经过深度学习模型输出高维孔隙特征；计算查询集特征与支持集特征的余弦相似性，构建孔隙的超相关特征；将支持图像孔隙特征通过注意力挤压层压缩孔隙特征维度，得到维度更小、信息更多的特征；将孔隙特征由粗到细融合，生成识别图，最终准确的识别出电镜图像中存在的有机孔、无机孔、裂缝，构建孔隙识别模型。本发明从新颖的角度出发，利用小样本算法思想和深度学习模型，在页岩电镜图像样本稀少、人工处理复杂的情况下，可快速准确识别页岩电镜孔隙，以便后续页岩气储层分析。

Description

一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法
技术领域
本发明涉及一种页岩电镜孔隙识别方法，特别涉及一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，页岩电镜孔隙识别领域。
背景技术
随着世界能源革命的不断进行，天然气需求空间巨大，其中页岩气已成为新时代天然气能源的代表。
页岩气储层作为典型的非常规油气储层，与常规油气储层具有极大差异，具体表现在自生自储和纳米级孔隙发育方面。孔隙结构特征是进行页岩气储层评价的关键参数，页岩电镜图片中的孔隙在人工识别和分析过程中存在耗时长、工作量大、主观性强和定量化程度低的问题。常规图像识别软件通常仅适合于单一组分识别，不能进行批处理，难以适用于大量图像识别和分析工作。在实际海量图片识别需求场景下，深度学习模型具有精度高、耗时短的特点，对扫描电镜孔隙识别具有很好的适用性，在实际应用中具有广阔的前景。
但由于在实际应用中，可以用于深度学习模型学习的孔隙类别标签样本数量稀少，导致模型无法准确的识别孔隙类别。小样本图像分类与分割模型可以在样本数量稀少的情况下，对页岩电镜图像进行分析并识别标记出孔隙类别，便于后续研究人员对页岩气储层的分析。
发明内容
为了解决上述存在的问题，本发明提出了一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，本专利利用提取需识别的图像和带识别标签的图像的特征向量进行相关性计算，将计算到的相关特征进行匹配连接构成待识别图像与参考图像之间的超相关特征，再使用多层感知机与全局自注意力机制提取更详细的特征信息，从而使在少量页岩电镜样本的情况下也能精准识别孔隙类别。
本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，具体步骤如下：
S10、收集页岩电镜图像，对页岩电镜图像进行孔隙类别标注，并构成有图像标注信息的支持集与不含图像标注信息的查询集；
S20、将标注好的支持集与查询集输入到基于卷积神经网络构成的孔隙识别深度学习模型中输出高维孔隙特征；
S30、计算查询集特征与支持集特征的余弦相似性，构建孔隙的超相关特征；
S40、将卷积神经网络提取到的支持集图像中的孔隙特征通过由自注意力机制与多层感知机所构成的注意力挤压层来压缩孔隙特征维度，得到维度更小、孔隙信息更详细的特征；
S50、将根据孔隙特征由粗到细融合，生成孔隙识别图，最终准确的识别出电镜图像中的有机孔、无机孔、裂缝，构建孔隙识别模型。
进一步的技术方案是，所述孔隙标注包括页岩电镜图像中的有机孔、无机孔、裂缝，孔隙在图像中的位置，根据标注生成的孔隙掩码。
进一步的技术方案是，所述高维孔隙特征包括利用卷积神经网络提取到的查询集图像中的孔隙特征，以及将卷积神经网络与查询集中的图像标注信息结合所提取到的更准确的支持集图像中的孔隙特征。
进一步的技术方案是，所述步骤S30中构建孔隙的超相关特征是将相似的查询集孔隙特征与支持集孔隙特征进行级联构成。
进一步的技术方案是，所述步骤S50中根据孔隙特征由粗到细融合，生成孔隙识别图是通过上采样的方法将不同粗细程度的孔隙特征转化成相同维度，然后把孔隙特征相加，再将孔隙特征通过非线性变换生成查询图像的孔隙识别图。
进一步的技术方案是，所述步骤S50中判断模型是否识别准确的损失函数为：
Figure SMS_1
式中：
Figure SMS_4
为孔隙类别数量，/>
Figure SMS_5
表示孔隙类别，/>
Figure SMS_8
和/>
Figure SMS_3
分别表示特征图的高度和宽度，
Figure SMS_6
表示特征图的所有位置，/>
Figure SMS_7
表示特征图中的位置，/>
Figure SMS_9
表示预测掩码，/>
Figure SMS_2
表示真实掩码。
与现有技术相比，本发明的有益效果
本发明能够有效识别页岩电镜图像中的孔隙以及孔隙类型，并给出标注信息便于计算孔隙度关键指标；
本发明将页岩电镜图像与深度学习模型有效结合，可以实现批量自动识别孔隙，减少人工成本，提高识别效率；
本发明不需要大量的页岩电镜图像，就可以得到小样本的页岩电镜孔隙智能识别模型，比较简单方便，可靠性高。
附图说明
图1为本发明流程图（输入输出示意图）；
图2为注意力挤压层流程图（输入输出示意图）。
实施方式
下面结合附图及实施案例，对本发明进行进一步详细说明，以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，应当理解，此处所描述的具体实施案列仅用以解释本发明，不能理解为对本发明包括范围的限制，该领域的技术熟练人员可以依据上述本发明的内容做出一些非本质的改进和调整。以图1为例，本发明的流程为输入页岩电镜图像、划分查询图像集与支持图像集、提取查询图像与支持图像特征、计算特征相似性构建超相关特征、注意力挤压层压缩特征维度、多层特征融合生成孔隙识别图，计算与真实结果之间的损失、输出准确的孔隙识别结果，具体步骤如下：
S10、收集页岩电镜图像，标注孔隙信息，划分查询集与支持集，包含信息如表1所示；
表1
数据名称 数据内容 备注
查询集 页岩电镜图像
支持集 页岩电镜图像、支持图像掩码 图像掩码标注出有机孔、无机孔、裂缝
查询集掩码 查询图像掩码 用于最后判断模型是否识别准确
S20、对查询图像和支持图像进行特征提取；
本发明中查询图像中的孔隙特征直接由卷积神经网络提取，查询图像中的孔隙特征结合标注掩码提取；
由于支持图像具有准确的孔隙标注掩码，在提取支持图像中的孔隙特征时，将对应的孔隙标注信息掩码掩盖支持图像的特征图，未被掩盖住的特征部分可看作为背景部分，将其剔除以提取更加准确的孔隙特征。
S30、对提取的特征进行余弦相似性计算，构成超相关特征；
S31、计算查询和支持特征中每对特征图之间的余弦相似度，然后利用RELU函数构建大小为
Figure SMS_11
的四维相关特征/>
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，/>
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表示神经网络中第/>
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层查询图像孔隙特征图的高度，/>
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表示神经网络中第/>
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层查询图像孔隙特征图的宽度，/>
Figure SMS_19
表示神经网络中第/>
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层支持图像孔隙特征图的高度，/>
Figure SMS_14
表示神经网络中第/>
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层支持图像孔隙特征图的宽度：
Figure SMS_20
式中：
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和/>
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分别表示卷积神经网络所提取的查询图像特征图和支持图像特征图，/>
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和/>
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分别表示/>
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和/>
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特征图中的二维空间位置，/>
Figure SMS_27
为神经网络层数引索,ReLU函数用于去除不相关的噪声，以增强注意力权重的质量和稳定性；
S32、将步骤S31的式子中得到的相关特征按空间大小分组，相同空间大小的为一组，共被分为P组，然后将每组中的特征沿着新的通道维度进行级联，构建超相关特征:
Figure SMS_28
式中：
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表示通道数，对应于第/>
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组中的四维相关特征的数量。相关特征的前两个空间维度，即/>
Figure SMS_31
，表示为查询维度，而后两个空间维度，即/>
Figure SMS_32
，表示为支持维度。
S40、利用注意力挤压层将相关特征转换为维数更小、信息更详细的相关特征；
注意力挤压层由三个大于或等于1的卷积、一个softmax层、两个多层感知机和两个归一化构成。流程如图2所示，输入相关特征首先经过三个卷积生成三元组
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、/>
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、/>
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，然后
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和/>
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经过矩阵相乘得到值/>
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，并结合掩码进行归一化处理生成值/>
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，接下来/>
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和/>
Figure SMS_38
进行矩阵相乘，后续再连续经过两个多层感知机和归一化，输出比输入维度更低的相关特征；
注意力挤压层具体处理步骤如下：
S41、将电镜图像的超相关特征重塑为一个大小为
Figure SMS_42
的分块矩阵，矩阵中的每个元素对应于与查询图像位置/>
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所匹配的支持图像相关特征/>
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，其分块矩阵为：
Figure SMS_45
用
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简洁表示任意查询图像位置/>
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上的一个支持图像相关特征；
S42、将一个支持图像相关特征
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输入到注意力挤压层生成三元组/>
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、/>
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、/>
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，生成的/>
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和/>
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用于计算支持图像相关特征图中各个位置的注意力权重/>
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，其计算公式如下：
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式中：
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包含了支持图像相关特征图中每个位置与其他位置之间的相关性，/>
Figure SMS_57
包含了支持图像相关特征图中每个位置的重要性，/>
Figure SMS_58
表示计算后的维度，并且
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,/>
Figure SMS_60
；
S43、通过softmax对得到的各位置的注意力权重进行归一化，并结合支持图像掩码
Figure SMS_61
来调整注意力权重，以便可以更多地关注前景(孔隙)区域，使得关键前景位置被分配的权重总和为1：
Figure SMS_62
式中：
Figure SMS_66
和/>
Figure SMS_70
表示支持图像相关特征图上的不同位置，用于计算不同位置之间的注意力权重，/>
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表示位置/>
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与位置/>
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之间未结合掩码信息时的注意力权重，/>
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表示对/>
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进行遍历的不同取值过程中的临时变量，当/>
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为前景位置时/>
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值为1，而/>
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为其他位置时/>
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值为/>
Figure SMS_64
；
S44、利用结合掩码信息得到的支持图像相关特征图中各个位置的注意力权重
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对/>
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进行聚合得到支持图像相关特征/>
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：
Figure SMS_78
式中：
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包含了支持图像相关特征图中每个位置的特征信息，/>
Figure SMS_80
表示聚合后的特征通道数；
S45、将聚合后的支持图像相关特征
Figure SMS_81
馈送到多层感知机/>
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中，若输入的孔隙特征/>
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和输出维度不匹配，则可将输入送入卷积层/>
Figure SMS_84
。然后由一组归一化和ReLU激活函数组成的激活层/>
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控制输出/>
Figure SMS_86
：
Figure SMS_87
式中：
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表示输出的特征通道数；
紧接着将输出反馈到另一个多层感知机
Figure SMS_89
，完成注意力挤压层的操作，得到经过注意力挤压层的支持图像相关特征/>
Figure SMS_90
：
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S46、将经过注意力挤压层的支持图像相关特征
Figure SMS_92
嵌入到分块矩阵/>
Figure SMS_93
中相应的位置，使得模型提取到超相关特征中与查询图像孔隙特征所匹配，但维度更小的支持图像相关特征。
S50、通过将神经网络中各层提取到的孔隙特征信息融合，最终准确的识别出电镜图像中存在的有机孔、无机孔、裂缝；
S51、将最底层的相关特征进行双线性上采样，使得它的特征维度变成其相邻的早期表示的查询空间维度，然后将这两个特征相加得到一个混合特征
Figure SMS_94
；
S52、混合特征被馈送到两个连续的注意力挤压层，直到它成为大小为
Figure SMS_95
的点特征，再被馈送到后续的相关特征融合；
S53、最终融合层的输出被馈送到卷积解码器，卷积解码器由交错2D卷积和双线性上采样组成，将C维通道映射到2维（孔隙和背景），输出空间大小映射为输入查询图像大小，获得页岩电镜查询图像中有机孔、无机孔、裂缝的识别；
S54、将多张查询图像输出的孔隙激活映射进行平均，以产生每个孔隙类别的掩码预测。将平均后的输出映射通过二值分割映射的两个通道进行softmax归一化，得到每类孔隙概率预测
Figure SMS_96
，若概率预测/>
Figure SMS_97
大于阈值/>
Figure SMS_98
，则表明该类孔隙存在，识别出电镜图像中存在的有机孔、无机孔、裂缝；
S55、比较模型的识别结果与实际结果，并使用反向传播算法对模型进行调整，以提高预测的准确性；
其中判断模型是否识别准确的损失函数为：
Figure SMS_99
式中：
Figure SMS_102
为孔隙类别数量，/>
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表示孔隙类别，/>
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和/>
Figure SMS_101
分别表示特征图的高度和宽度，
Figure SMS_104
表示特征图的所有位置，/>
Figure SMS_106
表示特征图中的位置，/>
Figure SMS_107
表示预测掩码，/>
Figure SMS_100
表示真实掩码。
这种方法可以通过结合小样本算法对训练样本需求少的特点和神经网络的准确性，在保证预测准确性的同时，减少页岩电镜图像的需求，更符合实际工程中的应用。
以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已通过上述实施例揭示，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，可利用上述揭示的技术内容作出些变动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、收集页岩电镜图像，对页岩电镜图像进行孔隙标注，并构成有图像标注信息的支持集与不含图像标注信息的查询集；
S20、将标注好的支持集与查询集输入到基于卷积神经网络构成的孔隙识别深度学习模型中输出高维孔隙特征；
S30、计算查询集特征与支持集特征的余弦相似性，构建孔隙的超相关特征；
S40、将卷积神经网络提取到的支持集图像中的孔隙特征通过由自注意力机制与多层感知机所构成的注意力挤压层来压缩孔隙特征维度，得到维度更小、孔隙信息更详细的特征；
S50、将根据孔隙特征由粗到细融合，生成孔隙识别图，最终准确的识别出电镜图像中的有机孔、无机孔、裂缝，构建孔隙识别模型。
2.根据权利要求1所述的一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，所述孔隙标注包括页岩电镜图像中的有机孔、无机孔、裂缝，孔隙在图像中的位置，根据标注生成的孔隙掩码。
3.根据权利要求1所述的一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，所述高维孔隙特征包括利用卷积神经网络提取到的查询集图像中的孔隙特征，以及将卷积神经网络与查询集中的图像标注信息结合所提取到的更准确的支持集图像中的孔隙特征。
4.根据权利要求1所述的一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，所述步骤S30中构建孔隙的超相关特征是将相似的查询集孔隙特征与支持集孔隙特征进行级联构成。
5.根据权利要求1所述的一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，所述步骤S50中根据孔隙特征由粗到细融合，生成孔隙识别图是通过上采样的方法将不同粗细程度的孔隙特征转化成相同维度，然后把孔隙特征相加，再将孔隙特征通过非线性变换生成查询图像的孔隙识别图。
6.根据权利要求1所述的一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，其特征在于，所述步骤S50中判断模型是否识别准确的损失函数为：
Figure QLYQS_1
式中：
Figure QLYQS_2
为孔隙类别数量，/>
Figure QLYQS_6
表示孔隙类别，/>
Figure QLYQS_7
和/>
Figure QLYQS_4
分别表示特征图的高度和宽度，
Figure QLYQS_5
表示特征图的所有位置，/>
Figure QLYQS_8
表示特征图中的位置，/>
Figure QLYQS_9
表示预测掩码，/>
Figure QLYQS_3
表示真实掩码。
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