사암의 성인상 특성은 복잡하고 다양하며, 주강구 분지 노풍 함몰구의 시작신대 사암을 연구 대상으로 한다. 정확한 사암 성인상 분류 및 측정인식 방법을 구축하는 것은 매우 중요하다. 성인상을 정확히 구분하기 위해 시압실률, 시결합률, 시용식률 및 용식공극률 등 정량적 매개변수를 도입하고, 가장자리 검출 및 임계값 분할과 같은 영상 처리 기술을 결합하여 주형 박편의 각 성분 함량을 추출하여 압실, 결합 및 용식 작용의 강도 차이를 체계적으로 나타낸다. 성인작용의 강도에 따라 7가지 성인상 유형으로 구분하고, 이를 다시 세 가지 유형으로 요약하였다: Ⅰ유형 성인상(약한 압실, 약한 결합, 강한 용식상, 약한 압실, 약한 결합, 약한 용식상)은 물성 및 공극 구조가 가장 우수하며, 공극률이 13% 이상이고 큰 공극이 주를 이룬다; Ⅱ유형 성인상(약한 압실, 강한 결합, 강한 용식상, 약한 압실, 강한 결합, 약한 용식상)은 물성이 그 다음이며 공극률은 9%~13% 사이이다; Ⅲ유형 성인상(강한 압실, 약한 결합, 약한 용식상, 강한 압실, 강한 결합, 강한 용식상, 강한 압실, 강한 결합, 약한 용식상)은 물성이 가장 나쁘며 공극률이 10% 미만이고 미세 공극이 주를 이룬다. 이 기반 위에 자연 감마, 음파 시간차, 보상 중성자, 보상 밀도 및 저항률 등 기존의 측정 곡선과 세 가지 성인상 특성을 결합하여 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망 모델을 구축하였다. 변수 제어법으로 은닉층 수와 각 층의 뉴런 수를 최적화하여 단일 은닉층 5개의 뉴런이 최적 구조로 확정되었다. 모델 훈련 정확도는 82.11%에 달하며, A정의 23개 시료 전체에 대한 예측 정확도는 82.61%이며, 각 성인상 유형의 측정 반응 특성이 실제 박편 판별 결과와 잘 일치한다. 영상 처리 기술과 다층 퍼셉트론 기반의 사암 성인상 분류 및 측정 인식 방법은 성인상 연구의 정량적 수준과 인식 효율성을 효과적으로 향상시켜, 유사 지질 배경에서 사암 저류층 성인상 평가에 참고가 될 수 있다.

주강구 분지; 원창조; 성인상; 영상 처리; 기계 학습; 측정