一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统，两腔室式的在线监测装置能够利用视窗模块为相机模组提供良好的视场，实现微米级实时光学成像与采集；配合改进的深度学习算法，能够提高分类和回归的准确性，得到更好的检测模型，进而更为快速、准确的计算出悬浮物颗粒中值粒径结果。通过对液面厚度进行分层，对不同流速下的不同层分别进行连续采样，并使用能量梯度函数对采样结果进行筛选，能够排除气泡、油滴等干扰物的影响，使得所采集的目标悬浮物样本更具代表性。扰流模块的设计，能够灵活调整注水水流形态，有针对性的形成多个对比参照例，有助于进一步排除气泡、油滴等干扰物的影响，提高结果精度。