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公开(公告)号：CN118656705B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411104597.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G01V20/00 , E21B49/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于MLP‑MTS的致密砂岩储层岩相智能判识方法及系统，属于油气勘探开发领域。为了解决传统致密砂岩岩相判识方法中训练时间长，准确率偏低的问题。本发明将岩相根据岩性特征及层理结构分为七类，在测井资料中筛选出五类贡献度最高的测井曲线参数，作为岩相智能判识的依据；对测井曲线数据集进行预处理，以保证实验数据的质量；构建MLP‑MTS混合智能模型，完成致密砂岩储层岩相智能判识工作。本发明通过精确度和准确率实验、执行速度评价实验、单井识别效果实验，证明本发明的有效性，能够高效、准确地进行致密砂岩储层岩相判识；同时，也为致密砂岩油藏的勘探开发提供了新的依据。
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公开(公告)号：CN116612362A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310481185.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及油气勘探开发技术领域，特别涉及一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法，包括：获取有标签的致密砂岩图像，并进行预处理；构建以StyleGAN网络为主体的致密砂岩图像生成模型；基于获取的致密砂岩图像，对构建的致密砂岩图像生成模型进行训练；在进行训练的过程中，根据过拟合程度调整增广强度，同时动态调整下次判断是否过拟合的位置；利用训练好的致密砂岩图像生成模型，生成致密砂岩图像。本发明能够生成高质量的致密砂岩图像，提升数据多样性，增广致密砂岩图像样本，为实现智能化致密砂岩图像分割提供支持。
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公开(公告)号：CN116485029A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310481187.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及油田开发技术领域，特别涉及一种油田开发动态数据准确性检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取油田目标区域中各油井的空间数据及开发动态数据；以每个油井为中心井，计算其他油井相对中心井的权重系数；以单个油井为节点，构建时空图；对时空图进行剪枝；基于进行剪枝后的时空图，以每个节点为中心节点，只保留与该中心节点直接相连的边及节点，作为该中心节点的结构属性存储；确定外部影响因素特征矩阵；构建油田开发动态数据预测模型，并进行训练；基于训练好的预测模型得到预测时空图；基于预测时空图和开发动态数据，判断是否存在数据异常。本发明能够用于自动化高效检测油田开发异常数据。
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公开(公告)号：CN110188705A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910474059.7
申请日：2019-06-02
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是一种适用于车载系统的远距离交通标志检测识别方法，它包括：1.对交通标志图像样本集进行预处理；2.构建轻量型卷积神经网络，完成交通标志的卷积特征抽取；3.通过嵌入到轻量型卷积神经网络中的通道-空间关注力模块，构建关注力特征图；4.采用区域生成网络RPN产生目标的候选区域；5.对RPN产生的目标候选区域，引入上下文区域信息，增强标志分类特征；6.将特征向量送入全连接层，输出交通标志的类别和位置；7.建立关注力损失函数，训练FL-CNN模型；8.重复2至7，完成FL-CNN模型的样本训练；9.重复2至6，完成实际场景的交通标志检测识别。本发明实现了远距离交通标志检测识别，精度达92%。
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公开(公告)号：CN107965887A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711117549.9
申请日：2017-11-13
Applicant: 东北石油大学
IPC: F24F11/64 , F24F11/56 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/50
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机的室内温度控制方法，包括：S1.在室内设置至少两个温度采集模块，实时采集室内温度数据，上传至计算机终端；S2.在室内设置至少两个湿度采集模块，实时采集室内湿度数据，上传至计算机终端；S3.数据存储分析单元对接收到的两组温度数据取平均值，与预设的温度值进行比对；S4.数据存储分析单元对接收到的两组湿度数据取平均值，与预设的湿度值进行比对；S5.计算机终端根据S3和S4的比对结果，分别通过内置的控制模块控制温度控制单元及湿度控制单元进行控制，调节室内温度及湿度。所述控制方法在对室内温度进行控制的同时，还可对湿度进行控制、调节，实现温度和湿度的双重控制，节能减排，绿色环保。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107787105A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711117568.1
申请日：2017-11-13
Applicant: 东北石油大学
IPC: H05B37/02
CPC classification number: Y02B20/48 , H05B37/0218 , H05B37/0227 , H05B37/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机的室内照明智能控制方法，包括如下步骤：S1.在室内设置光线强度感应模块，采集室内光线强度数据，并将采集到的光线强度数据上传至计算机终端；S2.计算机终端内的分析比对模块对上传的光线强度数据与光强预设值进行比对分析，达到光强预设值，则通过控制模块控制照明单元驱动电路，开启照明单元进行照明。所述控制方法提供多种控制形式，并可根据光线强度决定是否开启照明，节能减排，绿色环保。
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公开(公告)号：CN119339163A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411864247.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06V10/766
Abstract: 本发明提供了一种融合亲和传播聚类与图卷积神经网络的成岩相样本自动标注方法及系统，属于成岩相智能识别领域。为了解决成岩相的标注工作样本量少，准确率低的问题。本发明对测井曲线数据进行预处理并进行少量标签标注，构建自动标注数据集；利用亲和传播聚类构造图结构，建立测井曲线深度节点之间的关联关系；通过图卷积层聚合节点特征，实现成岩相的快速准确标注。本发明与传统方法的对比，能够更好地处理成岩相之间复杂的关联和空间分布特征，将图结构和测井曲线特征相结合，从而提高标注准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118656705A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411104597.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G01V20/00 , E21B49/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于MLP‑MTS的致密砂岩储层岩相智能判识方法及系统，属于油气勘探开发领域。为了解决传统致密砂岩岩相判识方法中训练时间长，准确率偏低的问题。本发明将岩相根据岩性特征及层理结构分为七类，在测井资料中筛选出五类贡献度最高的测井曲线参数，作为岩相智能判识的依据；对测井曲线数据集进行预处理，以保证实验数据的质量；构建MLP‑MTS混合智能模型，完成致密砂岩储层岩相智能判识工作。本发明通过精确度和准确率实验、执行速度评价实验、单井识别效果实验，证明本发明的有效性，能够高效、准确地进行致密砂岩储层岩相判识；同时，也为致密砂岩油藏的勘探开发提供了新的依据。
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公开(公告)号：CN115035158B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210629461.X
申请日：2022-06-05
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本公开涉及一种目标跟踪的方法及装置、电子设备和存储介质，涉及目标跟踪与行为检测技术领域。所述的目标跟踪的方法，包括：获取待处理视频图像中多时刻视频帧的多个感兴趣目标对应的位置特征及外观特征；根据所述多个感兴趣目标对应的位置特征确定所述多个感兴趣目标的第一遮挡关系；并基于所述第一遮挡关系，对所述多个感兴趣目标的位置特征及外观特征进行特征融合，得到初步的跟踪结果；基于所述第一遮挡关系及所述初步的跟踪结果确定最终的目标跟踪结果。本公开实施例可实现视频图像中多时刻视频帧的多个感兴趣目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN116843130A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310705190.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及燃气负荷预测技术领域，特别涉及一种燃气负荷的综合预测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取历史燃气负荷数据的原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到训练集；预处理方式至少包括时序主分量重建算法；利用训练集对预先构建的每一种预测算法进行训练，得到每一种预测算法对每日燃气负荷量的预测值；利用每日燃气负荷量的预测值和含有每日实际燃气负荷量的标签对每一种预测算法的网络参数进行调整，直至得到符合预期的每一种预测模型；基于每日实际燃气负荷量和每一种预测算法对每日燃气负荷量的预测值，确定各预测模型对应的加权系数，以得到综合预测模型，可以进一步提高对燃气负荷量的预测准确率。
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