煤田地质与勘探

作者：韩森, 沈传海, 许琛, 田亦萌, 赵彪, 王泽, 刘永康, 康正明,

关键词：随钻测井, 电阻率成像, 裂缝, 生成对抗网络, 超分辨率重建,

目的随钻电阻率成像测井技术能够直观呈现井壁附近地质体的图像，是精细评价地层参数的重要手段，在裂缝储层钻井中具有显著的地质导向作用。然而，受限于井地数据传输速率，其实时数据处理面临图像分辨率低的挑战，进而影响井壁裂缝的定性识别和参数的定量评价。针对这一问题，提出一种基于生成对抗网络的图像超分辨率重建方法，以提高裂缝图像的清晰度。方法基于生成对抗网络的基本框架，将生成对抗网络与残差密集块、通道注意力机制相结合，构建一个23层深度生成器网络。利用钻头电阻率测井仪器RAB的实测数据构建高分辨率存储数据图像与低分辨率实时数据图像的数据集。使用生成对抗网络对构建的图像数据集进行训练，通过优化批尺寸和学习率参数，获得误差较小、精度较高的网络参数。利用训练完成的网络模型对实时数据进行超分辨率重建，使其分辨率接近存储数据。结果和结论与传统方法相比，所提出的图像超分辨率智能重建方法使峰值信噪比和结构相似性指数分别提高了2.2 dB和0.6。在4倍降采样条件下，该算法仍能有效重建裂缝地质体的图像特征，显著提升了随钻实时图像的分辨率。研究成果对提高钻井实时地质导向效果具有重要意义。

来源：2026年第3期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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