基于深度学习的地震队井深测量

作     者：张凯源 张敦键 孙仕胜 张中杰 ZHANG Kaiyuan;ZHANG Dunjian;SUN Shisheng;ZHANG Zhongjie

作者机构：昆仑数智科技有限责任公司北京100010 

出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)

年 卷 期：2023年第36卷第1期

页      码：5-9页

摘      要：地石油与天然气是现代工业的“血液”,是国家生存和发展不可或缺的战略资源,对保障国家经济和社会发展以及国防安全有着不可估量的作用。因此石油与天然气的勘探就变得尤为重要。原因是地震勘探作业对于油气资源的寻找和分析起着至关重要的作用,然而作业人员常常会因为工作中的操作不规范,造成采集数据的偏差,影响勘探的判断和结果。除此以外,针对传统质证工作周期长、效率慢的问题,设计了一种智能质证方法。采用基于深度学习的目标检测方法,对地震队工人的作业过程视频进行识别,根据目标检测结果来对工人作业过程中的安全帽、灭火器等安全标志进行判断,并判断量井开始和结束,计算出工人的钻井和量井深度,智能判断作业过程是否合规。该智能质证方法不仅可以检测出作业人员是否有不规范操作,并及时培训学习,而且还可以通过计算机算力代替人力完成传统质证中周期长,效率慢的工作内容。从而保障了更高效的油气勘探任务。

主 题 词：深度学习 目标检测 智能质证 钻井测量 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-1131.2023.01.002

馆 藏 号：203118262...