岩石薄片自动分析，助力油气田勘探开发设计
我是研一菜鸡之2区SCI文学尝试
开发者：马赫 邮箱：1692303843@qq.com 通讯地址：北京市昌平区府学路18号中国石油大学（北京）
[1] He Ma, et al., 2021. Rock thin sections identification based on improved squeeze-and-Excitation Networks model[J] Comput. Geosci. 152.
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1. 概述
1.1 行业背景与痛点
岩石薄片分析是以岩石薄片的微观描述和分类为基础的研究工作，也是沉积和成岩研究的一项重要技术，对于油气勘探开发的工程实践具有基础性指导地位。通过薄片分析矿物的比例、分布、质地、孔隙空间、胶结成分等因素，给后续的油气田开发方案设计作为保障提供了更好、更准确的手段。 工程实践中，大多数岩相分析依赖大量的地质学家使用显微镜，进行岩石薄片的目视检查，标准规范和时间紧迫之间的矛盾日益突出。总体来说，存在三个核心痛点：第一，人类专家面临大量繁重的重复性劳动，精力与效率的平衡问题无法忽视。同时，多位岩石学家共同工作，可能会出现分析不一致的情况。第二，由于分布在世界各地的油田，其地质特征、发育机理等因素存在差异，因此还需要充分考虑跨源识别这一重要因素。第三，现有自动化识别方法对于岩相覆盖范围仅针对若干个特定区块的几种类型；同时也不具备迁移能力。
1.2 项目价值
自动识别单张薄片的耗时约为0.03秒，并且面对大规模的工区数据时，不存在精力不足的问题。不同地区的薄片跨源分布问题，也可以通过基于大规模训练的模型进行优化，最终得到高精度的预测模型，精确预测不同地层、不同区块的分布差异。针对现有自动化方法覆盖范围小的问题，我们采取了大规模的模型训练，将岩相的类型覆盖到90%以上的常见岩相类型，并且覆盖到95%以上地质专业要求掌握的范围。未覆盖的岩相由于样本稀缺的因素未被纳入分析，但在后续的研究过程中也可以通过迁移的方法来优化。应用本方法不仅可以完成跨源大规模层级岩相分析工作，还可以加速和量化各类地质任务，提供基础性迁移基础。
2.实验过程
2.1 数据准备与分析
南京大学数据集，囊括了三大类岩石中的90%以上的常见岩石类型，共105种岩石类型进行分析。数据集一共由2634张图片组成，实验以8:2的比例将数据集随机划分成训练集与测试集。
2.2 数据增强预处理模块
原始数据集的单张样本存储空间约为1M，在保证图像信息的条件下进行压缩，既能让图片不损失特征信息，也能充分提高每个批次所能加载的样本数量减小模型的训练开销。采用数据增强技术以增加模型的鲁棒性。图1说明了数据增强的几种方式：首先将图片缩放成指定尺寸以供网络进行加载；进行随机裁剪策略使得样本的各个局部都可以在训练过程中呈现，增强模型对于图片局部的识别能力；以概率触发模式进行旋转、亮度、对比度、饱和度的调整来模拟实验图片在不同情况下都可以进行识别。
2.3 网络模块设计
为了提升模型的通道间特征信息能够在网络模型中充分的利用，MaSE-ResNext网络结构采用多模块嵌套设计，如图2。
- 主线模块：输入样本后经过Conv模块，进行池化、 数量的BottleneckBlock层堆叠、池化、概率丢弃、重组特征形状、进入FC层、输出所属类型。
- Conv模块：二维卷积计算后，进行批归一化；
- BottleneckBlock：三次Conv模块堆叠、SE模块、Short模块、Add模块；
- SE模块：池化层、挤压层FC、激励层FC、Rescaling层；
- Rescaling层：将SE模块的输入值与Rescaling层的输入值进行矩阵乘法运算；
- Short模块：判断Short模块输入属性是否采用Short策略，若答案为“是”，则输出Short模块的输入值，若答案为“否”，则进行Conv模块计算并输出；
- Add模块：将Short模块与SE模块的输出值进行矩阵加法，并将其结果作为BottleneckBlock模块的返回值。
3.实验结果与分析
通过分析错误分类的特征可以看出，伟晶岩和麻粒岩的样品分布特征具有很高的相似性。从图6可以看出，伟晶岩（abc）和麻粒岩（def）的单偏振光照片均为淡白色，呈斑点状。产生这种错误的原因是具有区域块结构特征的蓝色交叉偏振图像造成一定程度的干扰，这种干扰有产生错误的趋势。经验丰富的专家可以通过观察图像的特定特征来区分这些相似性，而神经网络可能会根据相似的样本分布进行错误的识别。
4.总结
岩石薄片的识别问题在油气勘探开发的过程中不可或缺，我们基于飞桨实现高精度岩相自动分析，助力油气田勘探开发设计，将科研人员从重复的劳动中解放出来。
本次项目的实现一方面作为岩石薄片的解决方案，另一方面也作为油气行业的迁移基础，对跨源大规模的背景下的诸多问题提供一个扩展性方案
参考文献
[1] He Ma, et al., 2021. Rock thin sections identification based on improved squeeze-and-Excitation Networks model[J] Comput. Geosci. 152.