近日，我校教师吴恒指导的本科生刘佳秀的研究论文“Automated Detection Of Beddings From Borehole Images: A New Improvement And First Comparative Study”被地球科学与遥感领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（简称IEEE TGRS，中科院一区TOP，影响因子为8.125）在线发表。

基于电成像测井识别页岩纹层和裂缝是地质研究人员进行页岩储层评价的重要基础。本论文在前人工作的基础上提出了一种全新的纹层自动识别改进方法，该方法在保持高精度优点的同时，将效率提高了3倍，在增加自动约束的情况下提高了21倍。本研究并对当前该领域存在的三种主要类型的算法，包括自动倾角算法（AutoDi）p，随机霍夫变换(RHT)和基于配对算法的检测(PABD)进行了首次系统的比较和分析（受控于商业的限制），并评估了它们在纹层/裂缝自动拾取上的优劣性各自独特的优势和适应性。该研究将显著推动未来工业应用的自动层理提取算法的发展。

刘佳秀同学是我校信息工程学院2019级本科生，于大学阶段跟随吴恒老师进行科研学习。该论文是吴恒老师（主要从事油气地质和盆地模型研究）根据刘佳秀同学专业背景，结合油气储层评价需求特别设计的课题研究的成果。

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10409253