任 杰，徐鹏宇，廖哲渊，陈文诗

1成都理工大学能源学院，四川 成都

2中石化经纬有限公司西南测控公司，四川 成都

3成都理工大学，“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室，四川 成都

4四川中移通信技术工程有限公司，四川 成都

1. 引言

孔隙度值在测井储层评价中是一个非常重要且难于准确计算的参数。对于致密碳酸盐岩储层，岩体结构中孔缝洞系统的发育程度和分布范围难以表征[1]。目前采用常规测井参数对孔隙度进行预测的方式评价致密碳酸盐岩储层存在精度较低、测井识别难度大的问题[2] [3]，采用神经网络等机器学习方式存在拟合程度不易控制、程序复杂[4] [5] [6] [7]等情况。实际应用中，在没有岩心资料的情况下很大程度上依赖于解释人员的经验，不仅对解释人员的相关业务水平要求较高，而且解释结果也参差不齐。为了最大程度地消除人为因素，提高储层评价的准确性，提取电成像测井资料特征参数对致密碳酸盐岩储层有效性进行定量评价显得尤为重要，陈义祥、李晓辉等[8] [9]通过电成像测井资料提取视孔隙度谱并对孔隙度进行计算。平海涛等[10]首次提出基于电成像孔隙度谱分析的复杂储层渗透率模型，实现了核磁共振测井与电成像测井的有机结合。本文在前人研究的基础之上，研究算法提取电成像图像数据，采用图像处理阈值分割技术[11]自动识别[12]井眼基准线，解决图像处理过程中存在的速度和精度问题[13]，对电成像图像数据进行正弦校正，其后提取电成像图像灰度值与对应深度常规测井参数进行皮尔森、斯皮尔曼秩[14]相关系数检验，对灰度值提取算法进行评价。……