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公开(公告)号：CN117173425A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311447681.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及结构面粗糙度提取技术领域，尤其涉及一种岩石结构面粗糙度智能提取方法及系统，方法包括：采集待测结构面的图像信息；获取图像信息在设定方向上的像素值序列，并将方差最大值对应的像素值序列作为目标序列；对目标序列进行有序样品聚类，并依据聚类结果构建目标序列的序列特征，目标序列的聚类结果包括多个子序列；依据多个子序列的数量对标准轮廓曲线进行有序样品聚类以构建标准轮廓曲线的曲线特征，且一条标准轮廓曲线对应一个粗糙度系数；计算序列特征与各曲线特征之间的相似度，将相似度最大值对应标准轮廓曲线的粗糙度系数作为粗糙度提取结果。本申请能够提高岩石结构面粗糙度的准确性。
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公开(公告)号：CN117173425B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311447681.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及结构面粗糙度提取技术领域，尤其涉及一种岩石结构面粗糙度智能提取方法及系统，方法包括：采集待测结构面的图像信息；获取图像信息在设定方向上的像素值序列，并将方差最大值对应的像素值序列作为目标序列；对目标序列进行有序样品聚类，并依据聚类结果构建目标序列的序列特征，目标序列的聚类结果包括多个子序列；依据多个子序列的数量对标准轮廓曲线进行有序样品聚类以构建标准轮廓曲线的曲线特征，且一条标准轮廓曲线对应一个粗糙度系数；计算序列特征与各曲线特征之间的相似度，将相似度最大值对应标准轮廓曲线的粗糙度系数作为粗糙度提取结果。本申请能够提高岩石结构面粗糙度的准确性。(56)对比文件A. Loizos et al..An alternativeapproach to pavement roughnessevaluation《.International Journal ofPavement Engineering》.2008,第9卷(第1期),第69-78页.
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公开(公告)号：CN117174203B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311447636.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。(56)对比文件Yuanqiang Sun.LithologyIdentification of Uranium-Bearing SandBodies Using Logging Data Based on a BPNeural Network《.minerals》.2022,全文.陈炫沂.砂岩型铀矿潜力区岩性特征智能识别方法研究《.硕士电子期刊》.2023,全文.
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公开(公告)号：CN117174203A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311447636.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。
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