基于深度学习的复杂潜山储层全尺度孔隙结构计算方法

本发明公开了基于深度学习的复杂潜山储层全尺度孔隙结构计算方法。包括：S1、获取的复杂潜山储层岩心在不同尺度下图像，并进行预处理；S2、对预处理后的全尺度下图像进行样本标注,获得复杂潜山储层多尺度孔隙图像数据集，划分为训练集和验证集；S3、利用深度学习方法构建复杂潜山储层全尺度孔隙智能识别模型；S4、使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型性能验证；S5、进行孔隙识别，分别输入待检测的多级多尺度图像，得到的复杂潜山储层多尺度融合下的孔隙半径分布、孔隙体积分布结果。本发明的有益效果是：结合图像识别与深度学习算法，建立智能孔隙识别模型，实现复杂潜山储层孔隙结构全尺度表征。