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公开(公告)号：CN119784856A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273203.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种基于大视场鱼眼镜头的高精度快速相机标定方法及系统，属于计算机视觉和图像处理领域。为了解决现有大视场鱼眼镜头标定方法存在标定精度低、评价指标单一的问题。本发明集成了图像超分辨率、图像分割、角点检测、角点排序、标定模型、客观评价指标的改进方法，能够极大程度上缩短拍摄取图所需时间，降低对图像质量要求的同时提升整体方法的鲁棒性，降低对标定参照物的硬件要求，提升标定精度的同时降低了模型求解的所需时间。
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公开(公告)号：CN115906949A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211465052.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备，属于管道故障诊断与分类技术领域，用以解决现有的智能方法在数据类别非均衡情况下无法达到高准确率的问题，包括步骤如下：步骤一，利用传感器采集不同泄漏程度以及正常状态的管道数据，构建真实数据集；步骤二，构建Tem‑PECAN的网络结构；步骤三，获取真实数据集的时间结构信息以及判别特征，以用于辅助Tem‑PECAN网络模型训练；步骤四：训练构建的Tem‑PECAN网络模型；步骤五，利用多样性与质量的综合评估指标验证生成数据的可靠性，并获得最优超参数组合；步骤六，利用训练好的Tem‑PECAN网络模型生成小类管道故障数据，用于扩充原始管道数据集；步骤七，使用扩充后的合成数据集训练故障分类模型，并实现管道故障诊断。本发明可以合成质量更好，多样性更强的管道时序数据，有效地提高了管道故障诊断模型的准确率以及鲁棒性，大大降低了诊断的漏报率和误报率。
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公开(公告)号：CN118837946B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411154293.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院 , 中油奥博(成都)科技有限公司
IPC: G01V1/28 , G06F30/23 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种微地震的定位方法、装置、设备及介质，涉及地震勘探技术领域，包括：根据地质勘探数据获得的地下结构数据，使用地质建模软件构建地质模型；并结合地下压裂作业获得的水力压裂参数，使用数值模拟软件模拟地下应力场；根据部署的微地震监测网络获取的微地震数据，使用模拟的地下应力场变化，作为边界条件对微地震进行地下空间位置的定位。本发明能够精确定位微地震在地下的深度位置。
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公开(公告)号：CN118566979A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411018115.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于获得地下介质弹性参数的黏弹性介质地震AVO反演方法，涉及地球物理技术领域，包括：基于褶积模型理论构建用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；获得地球物理数据，根据所述地球物理数据划分出训练样本数据和角度叠加地震数据；通过所述训练样本数据对所述用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型进行训练，获得训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；将所述角度叠加地震数据输入所述训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型，获得反演参数。本发明利用多目标函数控制网络模型超参数的优化，提高弹性参数反演精度。
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公开(公告)号：CN118837946A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411154293.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院 , 中油奥博(成都)科技有限公司
IPC: G01V1/28 , G06F30/23 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种微地震的定位方法、装置、设备及介质，涉及地震勘探技术领域，包括：根据地质勘探数据获得的地下结构数据，使用地质建模软件构建地质模型；并结合地下压裂作业获得的水力压裂参数，使用数值模拟软件模拟地下应力场；根据部署的微地震监测网络获取的微地震数据，使用模拟的地下应力场变化，作为边界条件对微地震进行地下空间位置的定位。本发明能够精确定位微地震在地下的深度位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118552627B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411016960.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法，涉及鱼眼镜头的标定领域。为解决当对标志点覆盖率较大的图像标定，由于图像边缘位置的标志点畸变强度较大，导致传统的鱼眼相机模型无法标定以及解决现有标定法中需要多次拍摄标定板的问题。标定设备包括正方形底面标定板和四个梯形侧面标定板，由底面至开口呈渐扩状。对单次拍摄的立体标定箱图像进行图像分割，对分割后的标定板图像进行Canny边缘检测，得到图像中所有轮廓点，对单个标定板上得到的圆心点通过基于特征点的逐点排序法，与三维世界坐标对应，完成对圆心点与世界坐标的匹配；通过匹配后的圆心点，使用自适应MEI模型对相机标定，得到高精度鱼眼镜头内参。本发明实现了对鱼眼相机的快速、高精度标定。
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公开(公告)号：CN119784856B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510273203.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种基于大视场鱼眼镜头的高精度快速相机标定方法及系统，属于计算机视觉和图像处理领域。为了解决现有大视场鱼眼镜头标定方法存在标定精度低、评价指标单一的问题。本发明集成了图像超分辨率、图像分割、角点检测、角点排序、标定模型、客观评价指标的改进方法，能够极大程度上缩短拍摄取图所需时间，降低对图像质量要求的同时提升整体方法的鲁棒性，降低对标定参照物的硬件要求，提升标定精度的同时降低了模型求解的所需时间。
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公开(公告)号：CN118566979B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411018115.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于获得地下介质弹性参数的黏弹性介质地震AVO反演方法，涉及地球物理技术领域，包括：基于褶积模型理论构建用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；获得地球物理数据，根据所述地球物理数据划分出训练样本数据和角度叠加地震数据；通过所述训练样本数据对所述用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型进行训练，获得训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；将所述角度叠加地震数据输入所述训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型，获得反演参数。本发明利用多目标函数控制网络模型超参数的优化，提高弹性参数反演精度。
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公开(公告)号：CN118552627A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411016960.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 一种大广角鱼眼镜头的立体标定设备及标定方法，涉及鱼眼镜头的标定领域。为解决当对标志点覆盖率较大的图像标定，由于图像边缘位置的标志点畸变强度较大，导致传统的鱼眼相机模型无法标定以及解决现有标定法中需要多次拍摄标定板的问题。标定设备包括正方形底面标定板和四个梯形侧面标定板，由底面至开口呈渐扩状。对单次拍摄的立体标定箱图像进行图像分割，对分割后的标定板图像进行Canny边缘检测，得到图像中所有轮廓点，对单个标定板上得到的圆心点通过基于特征点的逐点排序法，与三维世界坐标对应，完成对圆心点与世界坐标的匹配；通过匹配后的圆心点，使用自适应MEI模型对相机标定，得到高精度鱼眼镜头内参。本发明实现了对鱼眼相机的快速、高精度标定。
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公开(公告)号：CN116701948B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310968582.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 管道故障诊断方法及系统、存储介质和管道故障诊断设备，属于机械故障检测与诊断技术领域，用于解决现有的智能诊断模型在小样本、不平衡数据集下准确率较低的问题。技术要点：利用传感器采集管道故障数据以及正常数据，组成真实数据集；构建时序生成网络，学习真实数据时序特征和类别特征，生成更加符合工程实际的管道数据；构建判别网络，判别其输入数据是否为真实数据；根据质量与多样性指标确定时序生成网络下一模态；利用Adam优化器交替更新时序生成网络与判别网络直至收敛；将训练好的时序生成网络用于扩充管道数据集，实现石油管道故障类别识别。本发明有效克服小样本、不平衡数据集对管道故障诊断的不利影响，进而提升管道
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