-
公开(公告)号:CN117496266A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311584960.2
申请日:2023-11-24
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N20/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于图像数据增强与集成学习的矿物识别方法与系统,所述方法与系统使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对真实矿物图像少于2000的矿物生成图像并加入到训练集中,并用扩充了的训练数据训练多个先进图像分类模型进行矿物的分别识别,各识别结果以加权投票法进行集成得到最终识别结果。本发明解决了矿物训练数据集中各不同种类矿物图像数量的不均衡问题,提高了矿物识别精度,同时集成更多先进模型用于识别矿物图像,进一步提高了矿物识别精度。
-
公开(公告)号:CN116976519A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310975077.X
申请日:2023-08-03
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/20 , E21B49/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种页岩油藏单井可采储量预测方法及系统,涉及页岩油开采技术领域,方法包括:根据待预测页岩油藏单井进入递减期后的初始产能及递减率,得到待预测页岩油藏单井的类型;所述类型包括高产快速递减型、中产递减型、低产快速递减型和低产稳产型;根据待预测页岩油藏单井的类型,得到待预测页岩油藏单井对应的组合递减模型;所述组合递减模型包括SEPD+FDC组合模型、PLE+FDC组合模型和Duong+FDC组合模型;利用所述组合递减模型对待预测页岩油藏单井进行可采储量计算,得到待预测页岩油藏单井的可采储量。本发明可实现对单井最终可采储量的准确预测。
-