煤田地质与勘探

作者：黄露逸, 王飞, 孔令松, 姜启书,

关键词：电成像测井, 图像填充, 生成对抗模型, AOT-GAN网络, 井壁裂缝,

目的针对电成像图因仪器极板分布与推靠机制导致的井眼覆盖不全、存在空白条带问题，为克服传统填充方法在强非均质地层中易失真、难以保持裂缝等精细结构的局限，采用基于生成对抗网络的AOT-GAN网络对空白条带进行填充，以实现高精度、高保真的信息重建。方法基于原始电成像图与CIFLog全井眼填充图构建高质量数据集，在GAN网络中引入自适应上下文感知与多尺度特征增强机制，结合4种损失函数动态优化，形成兼顾全局语义与局部细节的AOT-GAN网络。依据图像评价指标优选超参数，采用该网络填充不同缝网形态及纹理特征电成像图，并与经典的GAN网络、Criminisi算法、Bicubic插值法进行效果对比。结果和结论AOT-GAN在峰值信噪比(32.93 dB)与结构相似性指数(77.58%)上均优于经典算法，填充效果自然无痕，能有效保持高角度缝、网状缝的连续性，准确还原包卷层理与燧石结核等纹理细节，为基于电成像图的储层参数计算提供了可靠的数据支撑与理论依据。

来源：2026年第2期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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