一种页岩储层裂缝识别方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及地质数据处理技术领域，尤其涉及一种页岩储层裂缝识别方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着常规油气资源的逐步枯竭和经济发展对能源需求的不断攀升，非常规油气资源的重要性日益凸显。页岩油气是近年来热门的勘探领域，其开发利用的价值对缓解我国能源压力、保障我国能源安全具有重要意义。页岩油气是富集在泥页岩层系中的油气资源，包括泥页岩孔隙和裂缝中的油气，也包括泥页岩层系中致密碳酸岩或碎屑岩夹层中的油气。页岩的孔隙度和渗透率一般较低，很难实现页岩油气的自然产能，通常采用水平井裂缝改造的方式来获得产能。而微裂缝的存在能够极大改善页岩的孔渗条件，且易于被改造形成复杂缝网，因此裂缝发育的页岩层段，是页岩油气的甜点层段，也是裂缝改造的重点目标层。找到裂缝发育的甜点层段，是获得页岩油气高产的关键要素之一。
3.现有的裂缝识别技术主要是通过微电阻率成像测井，但在井眼不规则时测量效果不好，精度不高，且图像解译存在多解性，受主观经验影响较大。而页岩油气水平井的钻探轨迹常常是在厚层的页岩中穿行几百上千米，页岩极易发生掉快，造成井眼不规则，从而影响成像测井的精度，增加了图像解译的多解性。
4.因此，目前亟需一种页岩储层裂缝图像精确识别策略，解决现有技术中对于页岩储层裂缝图像识别精度不高的技术问题，提高图像解译的可靠性，为压裂选层提供精准的数据支撑。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种页岩储层裂缝识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中对于页岩储层裂缝图像识别度不高的技术问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种页岩储层裂缝识别方法，包括：
7.通过成像测井获得页岩储层的探测图像，对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像；
8.对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记；
9.通过声波测井获得所述页岩储层的声波曲线，以及，通过电阻率测井获得所述页岩储层的电阻率曲线；
10.根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像；
11.采集所述页岩储层当前的应力数据，根据所述应力数据确定所述页岩储层中的地质运动合力矢量；
12.根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像。
13.作为优选方案，所述对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像的步骤中，具体为：
14.对所述探测图像进行灰度处理，得到灰度图像；
15.对所述灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；
16.对所述归一化图像进行二值化处理，得到预处理图像。
17.作为优选方案，所述对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记的步骤中，具体为：
18.将所述预处理图像输入裂缝识别模型中，识别得到裂缝特征；其中，所述裂缝识别模型用于对输入图像中的裂缝特征进行识别并输出；
19.对所述裂缝特征进行标记处理。
20.作为优选方案，所述裂缝识别模型的建立过程，具体为：
21.获取含有裂缝特征的图像样本集，将所述图像样本集划分为训练样本集和测试样本集；
22.建立初始识别模型，将所述训练样本集输入到所述初始识别模型中进行训练，当训练次数达到训练阈值或训练准确度达到第一准确值时，得到训练识别模型；
23.将所述测试样本集输入所述训练识别模型进行测试，当测试准确度达到第二准确值时，得到裂缝识别模型。
24.作为优选方案，所述根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像的步骤中，具体为：
25.建立空间直角坐标系，根据每一个裂缝特征在所述探测图像中的位置，确定每一个裂缝特征的坐标系数；
26.根据所述声波曲线，对所述空间直角坐标系中每一个裂缝特征进行匹配，将不存在声波曲线的裂缝特征进行删除，并对存在声波曲线的裂缝特征进行长度值修正；
27.根据所述电阻率曲线，对进行长度修正后的每一个裂缝特征进行匹配，将不存在电阻率曲线的裂缝特征进行删除，并对存在电阻率曲线的裂缝特征进行深度值修正；
28.对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像。
29.作为优选方案，所述对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像的步骤中，具体为：
30.根据修正完成的长度值和深度值，确定修正后的裂缝特征的坐标系数；
31.根据每一个裂缝特征的坐标系数，对修正后的裂缝特征进行连接，生成多条裂缝曲线；
32.判断所述裂缝曲线与已被删除的裂缝特征是否发生重合，如果发生重合，则将重合的裂缝特征与其距离最近的裂缝曲线进行连接，形成初始裂缝图像。
33.作为优选方案，所述地质运动合力值的计算公式为：
34.xa＝y1×…×
yi；
35.其中，x0为地质运动合力矢量，yi为每一个应力数据的矢量。
36.作为优选方案，所述根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像的步骤中，具体为：
37.根据所述地质运动合力矢量的方向，确定所述初始裂缝图像中的裂缝发展方向；
38.根据所述地质运动合力矢量的大小，控制所述初始裂缝图像中的裂缝特征向所述裂缝发展方向向外扩展预设比例，得到最终裂缝图像。
39.相应地，本发明实施例还提供一种页岩储层裂缝识别装置包括：预处理模块、识别模块、数据获取模块、整合模块、合力矢量模块和修正模块；
40.所述预处理模块，用于通过成像测井获得页岩储层的探测图像，对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像；
41.作为优选方案，所述对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像的步骤中，具体为：
42.对所述探测图像进行灰度处理，得到灰度图像；
43.对所述灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；
44.对所述归一化图像进行二值化处理，得到预处理图像。
45.所述识别模块，用于对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记；
46.作为优选方案，所述对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记的步骤中，具体为：
47.将所述预处理图像输入裂缝识别模型中，识别得到裂缝特征；其中，所述裂缝识别模型用于对输入图像中的裂缝特征进行识别并输出；
48.对所述裂缝特征进行标记处理。
49.作为优选方案，所述裂缝识别模型的建立过程，具体为：
50.获取含有裂缝特征的图像样本集，将所述图像样本集划分为训练样本集和测试样本集；
51.建立初始识别模型，将所述训练样本集输入到所述初始识别模型中进行训练，当训练次数达到训练阈值或训练准确度达到第一准确值时，得到训练识别模型；
52.将所述测试样本集输入所述训练识别模型进行测试，当测试准确度达到第二准确值时，得到裂缝识别模型。
53.所述数据获取模块，用于通过声波测井获得所述页岩储层的声波曲线，以及，通过电阻率测井获得所述页岩储层的电阻率曲线；
54.所述整合模块，用于根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像；
55.作为优选方案，所述根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像的步骤中，具体为：
56.建立空间直角坐标系，根据每一个裂缝特征在所述探测图像中的位置，确定每一个裂缝特征的坐标系数；
57.根据所述声波曲线，对所述空间直角坐标系中每一个裂缝特征进行匹配，将不存在声波曲线的裂缝特征进行删除，并对存在声波曲线的裂缝特征进行长度值修正；
58.根据所述电阻率曲线，对进行长度修正后的每一个裂缝特征进行匹配，将不存在电阻率曲线的裂缝特征进行删除，并对存在电阻率曲线的裂缝特征进行深度值修正；
59.对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像。
60.作为优选方案，所述对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初
始裂缝图像的步骤中，具体为：
61.根据修正完成的长度值和深度值，确定修正后的裂缝特征的坐标系数；
62.根据每一个裂缝特征的坐标系数，对修正后的裂缝特征进行连接，生成多条裂缝曲线；
63.判断所述裂缝曲线与已被删除的裂缝特征是否发生重合，如果发生重合，则将重合的裂缝特征与其距离最近的裂缝曲线进行连接，形成初始裂缝图像。
64.所述合力矢量模块，用于采集所述页岩储层当前的应力数据，根据所述应力数据确定所述页岩储层中的地质运动合力矢量；
65.作为优选方案，所述地质运动合力值的计算公式为：
66.x0＝y1×…×
yi；
67.其中，x0为地质运动合力矢量，yi为每一个应力数据的矢量。
68.所述修正模块，用于根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像。
69.作为优选方案，所述根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像的步骤中，具体为：
70.根据所述地质运动合力矢量的方向，确定所述初始裂缝图像中的裂缝发展方向；
71.根据所述地质运动合力矢量的大小，控制所述初始裂缝图像中的裂缝特征向所述裂缝发展方向向外扩展预设比例，得到最终裂缝图像。
72.相应地，本发明还提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的页岩储层裂缝识别方法。
73.相应地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项所述的页岩储层裂缝识别方法。
74.相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
75.本发明通过对目标区页岩储层的探测图像进行预处理，并对预处理图像进行特征识别，得到预处理图像中的裂缝特征并进行标记，同时通过获得的声波曲线以及电阻率曲线，对裂缝特征进行识别，形成初始裂缝图像，提高了初始裂缝图像的准确度和清晰度；而且通过页岩储层当前的应力数据确定了地质运动合力矢量，利用地质运动合力矢量对得到的初始裂缝图像进行修正，最终得到更加清晰准确的裂缝图像。而且，根据地质运动合力矢量的方向能够预测初始裂缝图像中的裂缝发展方向，在压裂时可以根据预测的裂缝发展方向，制定压裂工艺方案，如割缝角度、水力裂缝方向等。与现有技术相比，这种方法通过多方面的考虑与修正，确保了裂缝图像的高识别度，提高了裂缝图像的准确度，能够为压裂选层以及压裂施工提供精准的数据支撑。
附图说明
76.图1：为本发明实施例所提供的一种页岩储层裂缝识别方法的步骤流程图；
77.图2：为本发明实施例所提供的一种页岩储层裂缝识别方法中裂缝识别模型建立的步骤流程图；
78.图3：为本发明实施例所提供的一种页岩储层裂缝识别装置的结构示意图。
具体实施方式
79.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
80.实施例一
81.请参照图1，为本发明实施例提供的一种页岩储层裂缝识别方法，包括以下步骤s101-s106：
82.s101：通过成像测井获得页岩储层的探测图像，对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像。
83.具体地，对所述探测图像进行灰度处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；对所述归一化图像进行二值化处理，得到预处理图像。
84.需要说明的是，对图像进行的预处理，能够消除图像中无关的信息，恢复有用信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而提高对目标区域中页岩储层的探测图像处理的精确度，包括但不限于灰度处理、归一化处理、二值化处理和细化处理。灰度处理，即将彩色图像中每个像素点的r、b、g三个颜色变量满足：r＝b＝g，即红色变量的值、绿色变量的值与蓝色变量的值均相等，此时该像素点的这个值即为灰度值，灰度值的范围为[0,255]。归一化处理，即为对图像进行一系列的变换，利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响，将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式，该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性。二值化处理，即为让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色)，也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果,在二值化后图像中像素点的灰度值为0或者255。
[0085]
s102：对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记。
[0086]
具体地，将所述预处理图像输入裂缝识别模型中，识别得到裂缝特征；其中，所述裂缝识别模型用于对输入图像中的裂缝特征进行识别并输出；对所述裂缝特征进行标记处理。
[0087]
作为本实施例的一种优选方案，请参阅图2，所述裂缝识别模型的建立过程，具体包括以下步骤s201-s203：
[0088]
s201：获取含有裂缝特征的图像样本集，将所述图像样本集划分为训练样本集和测试样本集。
[0089]
s202：建立初始识别模型，将所述训练样本集输入到所述初始识别模型中进行训练，当训练次数达到训练阈值或训练准确度达到第一准确值时，得到训练识别模型。
[0090]
s203：将所述测试样本集输入所述训练识别模型进行测试，当测试准确度达到第二准确值时，得到裂缝识别模型。
[0091]
需要说明的是，在获取含有裂缝特征的图像样本集后，对建立的识别模型进行训练，并在训练次数达到训练阈值或模型输出的准确度达到第一准确度后，得到训练识别模
型，同时还对训练识别模型进行测试，测试准确度达到第二准确值时，得到裂缝识别模型；第二准确值的设定能够进一步对训练后得到的训练识别模型进行测试，能够进一步地提高模型输出结果的准确度，确保了细小裂缝的识别效果。优选地，训练阈值、第一准确值和第二准确值均根据实际的训练情况以及需求进行确定。在另一优选实施例中，若测试准确度达不到第二准确值，则增加训练次数或提高第一准确值，从而来提高训练识别模型的准确度，以使能够得到具备高准确度、符合实际需求的裂缝识别模型。在得到裂缝识别模型后，将预处理的图像输入裂缝识别模型，得到裂缝特征并进行标记，以便于后续能够直观地对所标记的裂缝特征进行识别。
[0092]
s103：通过声波测井获得所述页岩储层的声波曲线，以及，通过电阻率测井获得所述页岩储层的电阻率曲线。
[0093]
需要说明的是，声波曲线和电阻率曲线均通过常规的测井方法获得。声波测井是通过声波在页岩储层中传播时，其速度、振幅和频率的变化等声学特性来获得，在现有技术中，声波测井是一种判断固井质量的测量方法。电阻率测井则是在钻孔中采用不知在不同部位的供电电极和测量点击来测定岩石电阻率的方法。通过声波测井和电阻率测井，即可分别获得所述页岩储层的声波曲线和电阻率曲线。
[0094]
s104：根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像。
[0095]
具体地，建立空间直角坐标系，根据每一个裂缝特征在所述探测图像中的位置，确定每一个裂缝特征的坐标系数；根据所述声波曲线，对所述空间直角坐标系中每一个裂缝特征进行匹配，将不存在声波曲线的裂缝特征进行删除，并对存在声波曲线的裂缝特征进行长度值修正；根据所述电阻率曲线，对进行长度修正后的每一个裂缝特征进行匹配，将不存在电阻率曲线的裂缝特征进行删除，并对存在电阻率曲线的裂缝特征进行深度值修正；对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像。
[0096]
需要说明的是，首先建立空间直角坐标系，并在探测图像中确定每一个裂缝特征的坐标系数，从而根据声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，并对存在声波曲线的裂缝特征进行长度值修正，以及对对存在电阻率曲线的裂缝特征进行深度值修正，从而对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，最后得到初始裂缝图像。在本实施例中，获得的初始裂缝图像不存在与声波曲线或电阻率曲线无关的裂缝特征，因此能够提高初始裂缝图像的准确率，进一步提高页岩储层裂缝图像识别的精确度。
[0097]
作为本实施例的一种优选方案，在所述对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像的步骤中，具体为：
[0098]
根据修正完成的长度值和深度值，确定修正后的裂缝特征的坐标系数；根据每一个裂缝特征的坐标系数，对修正后的裂缝特征进行连接，生成多条裂缝曲线；判断所述裂缝曲线与已被删除的裂缝特征是否发生重合，如果发生重合，则将重合的裂缝特征与其距离最近的裂缝曲线进行连接，形成初始裂缝图像。
[0099]
需要说明的是，在对长度值和深度值修正后的裂缝特征进行整合的步骤中，确定修正后的裂缝特征的坐标系数，并根据每一个裂缝特征的坐标系数，将连接后重合的裂缝特征与其距离最近的裂缝曲线进行连接，形成初始裂缝图像。整合后的初始裂缝图像具有经过删除、长度值和深度值修正、以及重合连接的裂缝曲线，能够直接地观察并得到所测得
的页岩储层探测图像特征，能够进一步保证探测准确率。
[0100]
s105：采集所述页岩储层当前的应力数据，根据所述应力数据确定所述页岩储层中的地质运动合力矢量。
[0101]
作为本实施例的一种优选方案，所述地质运动合力值的计算公式为：
[0102]
x0＝y1×…×
yi；其中，x0为地质运动合力矢量，yi为每一个应力数据的矢量。
[0103]
需要说明的是，地质运动合力矢量x0为每一个应力数据的矢量的乘积，应力数据则是通过在关键部位钻井，植入井下的应力采集器，来采集应力数据，以保证能够准确获取确定所述页岩储层中的地质运动合力矢量。
[0104]
s106：根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像。
[0105]
具体地，根据所述地质运动合力矢量的方向，确定所述初始裂缝图像中的裂缝发展方向；根据所述地质运动合力矢量的大小，控制所述初始裂缝图像中的裂缝特征向所述裂缝发展方向向外扩展预设比例，得到最终裂缝图像。
[0106]
需要说明的是，通过地质运动合力矢量的方向，来对初始裂缝图像进行修正，确定所述初始裂缝图像中的裂缝发展方向，以及，通过地质运动合力矢量的大小，控制初始裂缝图像中的裂缝特征向裂缝发展方向向外扩展预设比例，从而得到最终裂缝图像，优选地，预设比例根据实际的图像需求来确定。进一步对裂缝图像进行修正，能够考虑地质运动合力矢量对裂缝图像识别度的影响，即页岩储层当前的应力数据，以使修正后得到的最终裂缝图像具备高准确度和高清晰度，使得页岩储层裂缝图像识别度高。
[0107]
相对于现有技术，实施本发明实施例，具有如下效果：
[0108]
本发明实施例通过对通过成像测井获得页岩储层的探测图像进行预处理，并对预处理图像进行特征识别，从而通过获得的声波曲线以及电阻率曲线，来对裂缝特征进行识别，形成初始裂缝图像，提高初始裂缝图像的准确度和清晰度，同时采集页岩储层当前的应力数据来确定地质运动合力矢量，从而对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像，与现有技术相比，进一步提高了修正后裂缝图像的准确度，通过多方面的考虑与修正确保了裂缝图像的高识别度。而且，根据地质运动合力矢量的方向能够预测初始裂缝图像中的裂缝发展方向，在造缝时可以根据预测的裂缝发展方向，制定压裂工艺方案，如割缝角度、水力压裂方向等，进而为压裂选层以及压裂施工提供精准的数据支撑。
[0109]
实施例二
[0110]
相应地，请参阅图3，为本发明实施例还提供一种页岩储层裂缝识别装置包括：预处理模块301、识别模块302、数据获取模块303、整合模块304、合力矢量模块305和修正模块306。
[0111]
所述预处理模块301，用于通过成像测井获得页岩储层的探测图像，对所述探测图像进行预处理，得到预处理图像。
[0112]
作为本实施例的一种优选方案，所述预处理模块301，具体用于：
[0113]
对所述探测图像进行灰度处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；对所述归一化图像进行二值化处理，得到预处理图像。
[0114]
所述识别模块302，用于对所述预处理图像进行特征识别，得到所述预处理图像中的裂缝特征并进行标记。
[0115]
作为本实施例的一种优选方案，所述识别模块302，具体用于：
[0116]
将所述预处理图像输入裂缝识别模型中，识别得到裂缝特征；其中，所述裂缝识别模型用于对输入图像中的裂缝特征进行识别并输出；对所述裂缝特征进行标记处理。
[0117]
作为本实施例的一种优选方案，所述裂缝识别模型的建立过程，具体为：
[0118]
获取含有裂缝特征的图像样本集，将所述图像样本集划分为训练样本集和测试样本集；建立初始识别模型，将所述训练样本集输入到所述初始识别模型中进行训练，当训练次数达到训练阈值或训练准确度达到第一准确值时，得到训练识别模型；将所述测试样本集输入所述训练识别模型进行测试，当测试准确度达到第二准确值时，得到裂缝识别模型。
[0119]
所述数据获取模块303，用于通过声波测井获得所述页岩储层的声波曲线，以及，通过电阻率测井获得所述页岩储层的电阻率曲线。
[0120]
所述整合模块304，用于根据所述声波曲线和所述电阻率曲线，对标记的裂缝特征进行识别整合，形成初始裂缝图像。
[0121]
作为本实施例的一种优选方案，所述整合模块304，具体用于：
[0122]
建立空间直角坐标系，根据每一个裂缝特征在所述探测图像中的位置，确定每一个裂缝特征的坐标系数；根据所述声波曲线，对所述空间直角坐标系中每一个裂缝特征进行匹配，将不存在声波曲线的裂缝特征进行删除，并对存在声波曲线的裂缝特征进行长度值修正；根据所述电阻率曲线，对进行长度修正后的每一个裂缝特征进行匹配，将不存在电阻率曲线的裂缝特征进行删除，并对存在电阻率曲线的裂缝特征进行深度值修正；对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像。
[0123]
作为本实施例的一种优选方案，所述对长度值和深度值都修正完成的裂缝特征进行整合，形成初始裂缝图像的步骤中，具体为：
[0124]
根据修正完成的长度值和深度值，确定修正后的裂缝特征的坐标系数；根据每一个裂缝特征的坐标系数，对修正后的裂缝特征进行连接，生成多条裂缝曲线；判断所述裂缝曲线与已被删除的裂缝特征是否发生重合，如果发生重合，则将重合的裂缝特征与其距离最近的裂缝曲线进行连接，形成初始裂缝图像。
[0125]
所述合力矢量模块305，用于采集所述页岩储层当前的应力数据，根据所述应力数据确定所述页岩储层中的地质运动合力矢量。
[0126]
作为本实施例的一种优选方案，所述地质运动合力值的计算公式为：
[0127]
x0＝y1×…×
yi；其中，x0为地质运动合力矢量，yi为每一个应力数据的矢量。
[0128]
所述修正模块306，用于根据所述地质运动合力矢量对所述初始裂缝图像进行修正，得到最终裂缝图像。
[0129]
作为本实施例的一种优选方案，所述修正模块306，具体用于：
[0130]
根据所述地质运动合力矢量的方向，确定所述初始裂缝图像中的裂缝发展方向；根据所述地质运动合力矢量的大小，控制所述初始裂缝图像中的裂缝特征向所述裂缝发展方向向外扩展预设比例，得到最终裂缝图像。
[0131]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0132]
另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出
创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0133]
实施本发明实施例，具有如下效果：
[0134]
本发明实施例通过对通过成像测井获得页岩储层的探测图像进行预处理，并对预处理图像进行特征识别，得到预处理图像中的裂缝特征并进行标记；通过获得的声波曲线以及电阻率曲线，来对标记的裂缝特征进行识别，形成初始裂缝图像，提高初始裂缝图像的准确度和清晰度，同时采集页岩储层当前的应力数据来确定地质运动合力矢量，从而对所述初始裂缝图像进行修正，进一步提高了修正后裂缝图像的准确度，通过多方面的考虑与修正确保了所得到最终裂缝图像的高识别度，避免了现有技术中无法为压裂选层提供精准的数据支撑。
[0135]
实施例三
[0136]
相应地，本发明还提供一种终端设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项实施例所述的页岩储层裂缝识别方法。
[0137]
该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序、计算机指令。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例一中的各个步骤，例如图1所示的步骤s101至s106。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述装置实施例中各模块/单元的功能，例如预测模块301、识别模块302、数据获取模块303、整合模块304、合力矢量模块305和修正模块306。
[0138]
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成图像集生成模块，模块具体功能如下：用于获取所述目标区域在所述预设时间段内的地表遥感图像集，根据所述页岩储层在所述目标区域中的地理范围，将所述地表遥感图像集划分为第一遥感图像集和第二遥感图像集。
[0139]
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，示意图仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0140]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
[0141]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现终端
设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据移动终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
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其中，所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
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实施例四
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相应地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项实施例所述的页岩储层裂缝识别方法。
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以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。