公开(公告)号：CN119903897A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510410138.7

申请日：2025-04-02

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓浩 ,  喻姝研 ,  郑扬 ,  刘占坤 ,  高士娟 ,  陈进 ,  毛先成

IPC: G06N3/096 ,  G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06Q50/02

Abstract: 本申请适用于资源勘探技术领域，提供了一种基于元素地球化学异常的金矿靶区优选方法及设备，该方法包括：获取研究区域内多个采样点的地球化学样本数据；利用地球化学样本数据对转换器模型进行训练，得到训练后的转换器模型；对训练后的转换器模型的模型参数进行初始化，得到学生模型；利用地球化学样本数据对学生模型进行自蒸馏训练，得到地球化学数据重建模型；将采样点的地球化学样本数据输入地球化学数据重建模型进行处理，得到采样点的重建地球化学数据；基于每个采样点的重建地球化学数据计算每个采样点的地球化学异常分数，基于多个采样点的地球化学异常分数，确定研究区域内的金矿靶区。本申请能满足金矿勘探中准确优选靶区的需求。

公开(公告)号：CN118484994A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410607168.2

申请日：2024-05-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 贾靖 ,  王李昌 ,  高士娟

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/15 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积自注意力Transformer的重复压裂井产量预测方法，包括以下步骤：(S1)使用卷积操作处理产量数据，计算卷积查询(convQ)、卷积键(convK)和卷积值(convV)；(S2)计算卷积注意力分数conv‑Attent ion；(S3)将卷积注意力分数输入前馈神经网络；(S4)对输出执行残差连接与层归一化后得到预测结果；(S5)计算模型的ρ‑分位数；(S6)基于ρ‑分位数确定最优卷积核大小，利用Adam优化器训练模型并验证。相比常规Transformer，本发明将预测精度提高了11％，相比于深度LSTM，本发明将预测精度提高了14％。并且提高了收敛速度，降低了所需的计算资源。重复压裂井压后90天产量预测准确率≥85％，压后180天产量预测准确率≥75％。

公开(公告)号：CN118261426A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410458752.6

申请日：2024-04-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 王李昌 ,  高士娟 ,  贾靖 ,  余红广 ,  李宁

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统，包括数据收集、特征提取、砂堵识别等部分：(S1)收集现场压裂数据并对数据预处理；(S2)对压裂施工曲线进行工况分割以及数据滤波降噪；(S3)提取压裂砂堵特征，包括泵压变化趋势特征和砂堵数据特征；(S4)划分压裂砂堵风险等级；(S5)构建深层长短时记忆网络模型并结合特征分类器实现砂堵风险预警；(S6)利用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型并验证。本发明能够准确识别压裂过程中的复杂工况与风险压力波动，可以有效地对压裂砂堵施工风险进行预警，对指导现场压裂增产改造开发具有一定的实际意义。

公开(公告)号：CN103819113A

公开(公告)日：2014-05-28

申请号：CN201410017218.8

申请日：2014-01-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 隆威 ,  王李昌 ,  傅斌 ,  高士娟 ,  韩建 ,  郭云 ,  王春婷

IPC: C04B22/10 ,  C04B28/08 ,  C04B111/70

Abstract: 本发明公开了一种用于制备矿渣早强注浆材料的复合激发剂、注浆材料及其制备方法。复合激发剂配方的各组分重量比为NaOH:KOH:Ca(OH)2:Na2SiO3·9H2O:Na2CO3=2-3:1.0-1.5:0.5-1.5:1.0:2。本发明克服了普通硅酸盐水泥注浆浆液析水率大、稳定性差、凝结时间较长，且不易灌入微小裂隙、生产污染环境、消耗大量能源和资源、成本高等的缺陷；提供一种能克服以上缺陷的绿色环保、性能优良、成本低廉的新型矿渣微粉复合激发剂及其配套制备的注浆材料，及具体的制备方法。

公开(公告)号：CN117975335A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410163976.4

申请日：2024-02-05

Applicant: 中南大学

Inventor： 高士娟

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06V10/764 ,  G06V30/19

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的可视教学多模态信息表达方法，包括以下步骤：基于超融合技术构建云端一体可视教学环境；基于图卷积神经网络对云端一体可视教学的多类型多模态数据进行全息表达，获得云端一体可视教学的全息表达结果；基于所述全息表达结果对云端一体可视教学进行全息分析与交互感知。本发明基于卷积神经网络、非线性多层感知和全息定量分析模型，结合协同交互技术，实现可视教学师生多模态信息交互分析与特征感知；运用Python语言与卷积运算，基于图卷积神经网络、时空图卷积神经网络和3D卷积神经网络设计一套有效的全息表达编码方案，从而实现可视教学师生多模态信息的交互分析与特征感知。

公开(公告)号：CN117972577A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410029838.7

申请日：2024-01-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 贾靖 ,  王李昌 ,  高士娟 ,  余红广

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于CART决策树的砂堵关键因素识别方法，包括：(S1)根据现场取得的不同状况下的砂堵发生情况作为样本并划分训练集和测试集；(S2)数据预处理，基于正态分布的假设，移除异常值以及处理数据集中不完整和不一致的数据；(S3)进行CART分析并计算最优树深度，建立CART分类决策树；(S4)通过代价复杂性剪枝获得最佳树深度；(S5)输入测试集进行是否发生砂堵的预测，验证模型的准确性；(S6)量化变量重要性，度量在决策树形成过程中某个特征变量的贡献程度。本发明所建立的砂堵关键因素识别模型在输入特征参数后，能够有效的判断出是否会发生砂堵且给出造成砂堵的关键因素，对指导现场压裂增产改造开发具有一定的实际意义。

公开(公告)号：CN113155589A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110290218.5

申请日：2021-05-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 肖敏杰 ,  王李昌 ,  高士娟 ,  隆威 ,  徐蒙 ,  莫天宇 ,  王璐

IPC: G01N3/00

Abstract: 本发明公开一种研究深部高温高压地层钻进过程与孔壁围岩裂隙发育方法，属于深部岩石与钻探工程领域。将受目标高温冷处理后的岩石放入到应力加载设备中，进行目标应力条件加载，模拟深部高温环境作用下的岩石在深部地应力环境，对其展开钻孔作业，模拟深部地层钻进过程，依靠声发射监测钻进过程中的岩石裂隙发育活动。结合各类观测技术，观测和研究高温冷处理后岩石在深部应力环境下成孔作业过程的宏观、细观、微观裂纹发育情况，得出深部环境下地层钻进参数与效率一般规律，获得深部地层钻进过程中孔壁围岩裂隙发育的规律，指导深部高温高压地层钻进参数设计与孔壁稳定方案设计。本发明提供了模拟深部高温高压地层钻进与孔壁围岩裂隙发育的研究办法，试验方案贴近深部钻探的实际过程，也重点研究了影响孔壁围岩结构强度的关键‑孔壁围岩裂纹。

公开(公告)号：CN112767757A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110124573.5

申请日：2021-01-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 肖洪玲 ,  李中旗 ,  高士娟

IPC: G09B5/14 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明属于教学管理技术领域，公开了一种计算机多媒体交互式教学管理系统及教学管理方法，所述计算机多媒体交互式教学管理系统包括：用户注册模块、用户登录模块、中央控制模块、信息汇总模块、远程传输模块、传输稳定模块、信号接收模块、网络教学模块、师生交互模块、远程辅导模块。本发明通过用户注册与登录实现对用户信息的保存，实现教学信息的隐私性的提升；通过信息传输程序进行教学信息的传输，实现网络教学的稳定性的提升，教学质量更高，观看的效果更好；通过教学沟通实现教师与学生的交互，实现学生与教师的信息的沟通，帮助学生更好的实现学习，实现对学生不理解问题或是疑难问题的答复，对教学质量提升有帮助。

公开(公告)号：CN119293683A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411331106.X

申请日：2024-09-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 吴羕 ,  高士娟 ,  付海强 ,  朱建军 ,  李毅

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2337

Abstract: 本发明提供一种基于马氏距离的模糊聚类的多参数光子点云滤波方法，包括：对ICESat‑2/ATL03光子点云数据进行坐标投影转换，将经度、纬度、高程的三维坐标投影到沿轨距离—点云高程的二维剖面；计算光子点云数据中每个光子点基于局部距离统计方法LDS的特征参数；计算光子点云数据中每个光子点基于局部离群因子方法LOF的特征参数；通过基于马氏距离的模糊聚类FCM‑M对LDS和LOF两个特征参数进行融合。通过隶属度矩阵U实现信号光子与噪声光子的自动分离；精度评定，将经过人工判读的ATL03光子点云作为真实信号光子点云，与基于马氏距离模糊聚类滤波方法识别出的信号光子进行定量对比分析。本发明在复杂地形下的茂密高大林区和低矮稀疏林区均能表现出较高的滤波精度。

公开(公告)号：CN112885173A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110033384.7

申请日：2021-01-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 李中旗 ,  肖洪玲 ,  文灿 ,  高士娟 ,  文朝阳

IPC: G09B5/14 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种智慧教室的智能管理云平台，该系统包括虚拟化服务器、数据库、支撑系统、业务逻辑、通讯协议、UI。本发明的智慧教室的智能管理云平台充分利用电教中心原有智慧教室基础设施的全光网络资源、服务器资源，结合原有多媒体教学和教学管理，基于移动互联网、物联网、云计算等多种先进技术，专门针对智慧教室管理设计研发的一款跨平台、多应用、多资源、模块化的服务平台，以清晰的层次化、灵活的模块化结构设计，实现智慧教室的统一管理与数据融合。