基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法

全井眼微电阻率成像(Fullbore Formation Micro Imager,FMI)技术广泛应用于强非均质性的碳酸盐岩储层测并精细解释.然而,由于各极板间间隙的影响,FMI无法测量360°全井壁地层电阻率信息,这使得FMI图像出现空白条带,严重影响了图像视觉和测井解释进程.为获取全井壁的电阻率信息,必须有效的填充空白条带.本文在探讨现有的电成像图像空白条带填充方法基础上,提出了一种基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法.与常用的Criminisi插值法对比填充效果显示:该方法完全适用于各种特征的电成像图像空白条带填充,延续了所有待填充边缘的暗色条带和亮色背景,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性高达0.9581.Criminisi插值法在复杂区域电成像图像的填充结果连通性较差且存在干扰区域,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性仅为0.5924.本文提出的方法具有处理速度快、干扰区域少、连通性强、相关性高的特点,能够满足电成像空白条带成规模填充的实际应用需求,还可为测量极板间的测量缺失带信息处理提供参考手段.     

香菇草匍匐茎及叶结构对不同水湿生境的生态适应性

香菇草Hydrocotylevulgaris原产北美和欧洲,作为水景植物引入我国并在长江以南地区广泛应用,目前局部地区已出现入侵态势。为探讨香菇草的入侵机制,设置水生、湿生、旱生水分梯度,采用形态解剖学方法研究了香菇草匍匐茎、叶解剖结构对水分变化的适应。结果表明:随着生境水分含量的降低,香菇草叶片表皮气孔缩小,气孔指数增加,上、下表皮细胞厚度和栅栏组织厚度增加,海绵组织和叶片厚度减小,不同生境下香菇草叶可塑性指数强弱依次为:水生型旱生型湿生型。匍匐茎直径、髓直径和薄壁组织厚度随着水分含量的降低先增大后减小,气孔长度减小,维管束和导管数量逐渐增加,匍匐茎可塑性指数强弱依次为:水生型湿生型旱生型。3种生境下香菇草匍匐茎和叶可塑性指数总平均值大小排序为:水生型旱生型湿生型。香菇草匍匐茎和叶片的解剖结构变化显示其对水生及干旱环境具有良好的适应性,其结构变化趋势取决于环境的水分条件。