古生物化石智能化识别方法及应用

摘要

对古生物化石的准确识别,不仅在古生物学研究中非常重要,而且是油气勘探的重要环节。古生物化石既可以厘定地层年代和沉积环境,也可以判断烃源岩沉积期的有机质富集条件。该研究以种一级Globoquadrina dehiscens、Glo⁃borotalia fohsi、Globorotalia menardii三类样本为例,提出一项古生物化石智能化识别方法,该方法基于图像处理方法和深度学习技术,通过图像形态学定位,图像背景处理,图像边缘扩充,图像旋转,图像加噪等一系列方法将样本从384个扩充至12288个,再使用基于卷积神经网络的VGG16架构对样本进行分类,其分类准确率可达92%以上。该项识别方法在油气勘探领域具有较强的实用价值和推广前景。