-
公开(公告)号：CN117575909A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311558630.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06T3/4053 , G06T5/77 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进图像退化信息特征调制的盲图像超分方法，其特征在于通过对高清数据集的图像应用随机的模糊核得到退化后的低分率图像，从而建立随机模糊属性的低分辨率图像数据集；应用改进图像退化信息特征调制的盲图像超分方法，用层数较浅的神经网络学习图像的退化表示，得到描述图像的潜在退化特征，融合退化信息至图像超分网络，使用双分支结构的图像超分网络，一条分支作为超分主干网络，另一条分支作为退化特征辅助网络，通过注意力模块提取并融合两分支的图像特征，对整体网络进行迭代训练，使用多步长动态学习率机制，取一定迭代次数的模型作为验证模型与当前最优模型对比并保存，提升图像超分算法处理未知退化形式的能力。
-
公开(公告)号：CN109157986B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201811202931.4
申请日：2018-10-16
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明基于渗透汽化膜的溶解扩散机理，利用界面聚合法制备了新型的渗透汽化复合膜，通过改变交联剂(即油相单体)浓度，获得了具有“阶梯”交联度的复合膜，显著提高了膜的分离性能。本发明的方法操作简单、易于推广，涉及的具有“阶梯”交联度的复合膜及其制备方法，可用于渗透汽化脱水膜、渗透汽化透醇膜、渗透汽化有机物分离膜、气体分离膜、反渗透膜等其他膜领域，为膜分离研究开辟了新思路和新方法。
-
公开(公告)号：CN109157986A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811202931.4
申请日：2018-10-16
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明利用界面聚合法制备了新型的渗透汽化复合膜，通过改变油相单体(即交联剂)浓度，获得了具有“阶梯”交联度的复合膜，显著提高了膜的分离性能。本发明的方法操作简单、易于推广，涉及的具有“阶梯”交联度的复合膜及其制备方法，可用于渗透汽化脱水膜、渗透汽化透醇膜、渗透汽化有机物分离膜、气体分离膜、反渗透膜等其他膜领域，为膜分离研究开辟了新思路和新方法。
-
公开(公告)号：CN116559951A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310652408.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种基于弱监督学习的地震数据声阻抗反演方法。其特征在于，获取地震数据和对应的测井，利用测井的声阻抗信息和雷克子波制作合成地震道，并进行井震匹配，将地震时间域转换为深度域；设计一种基于自编码器结构的3D卷积神经网络，用于学习地震数据中的声阻抗信息，实现地震数据的声阻抗反演；在地震数据中随机采样地震块，所采样的地震块区域必须包含测井；将采样后的地震块通过三线性插值到相同尺寸，地震块所包含的测井根据插值比例进行坐标平移；制作标签，将得到的地震块复制一份，测井位置用测井的阻抗数值进行填充，非测井位用NaN值填充，NaN作为标记，用以指示该位置是否包含测井信息；进入训练步骤，地震数据需加入随机尺度的噪声，以增强模型的鲁棒性；将地震数据输入卷积神经网络，用制作好的标签进行训练，优化器为基于梯度下降的优化器，损失函数为均方误差或L1损失，在计算损失时，仅计算测井位置体素所产生的损失，用NaN值进行标注的区域不做计算；重复重复训练步骤，直到达到规定的训练轮次，或在验证集达到一定准确率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.03 seconds)
