基于深度学习的岩石薄片孔隙结构智能分析方法及系统

    公开(公告)号:CN117115639A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202210515562.4

    申请日:2022-05-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的岩石薄片孔隙结构智能分析方法及系统,分析方法的具体步骤如下:获取岩石薄片图像;对岩石薄片图像中的孔隙进行提取得到孔隙分割结果;对岩石薄片图像中的喉道进行识别;在孔隙分割结果以及喉道识别的基础上,进行计算得到孔隙储层评价参数,即为孔隙参数。和现有的研究技术相比,本发明提出的方法主要有以下特点:一是能够实现孔隙边缘批量的自动化提取,对孔隙类型进行标注时融合了专家经验,因此结果更为准确;二是能够实现孔隙类型的智能化判定,在实际储层孔隙相关分析评价工作中,能够为一线岩矿鉴定人员提供更完善、详细的储层孔隙方面相关信息;三是能够得到孔隙参数全面的量化展示。

    一种油气储层岩石的成岩作用强度分析的方法及装置

    公开(公告)号:CN116228840A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202111460268.X

    申请日:2021-12-02

    Abstract: 本发明提供一种油气储层岩石的成岩作用强度分析的方法及装置,该方法包括:基于预设的公共边界提取算法,确定获取的矿物二值化图中各相邻矿物颗粒的公共边界,得到颗粒边界提取结果图;确定各矿物颗粒的最大外接矩形,计算得到所有矿物颗粒的等效颗粒总直径;基于预设的图像处理算法进行图像处理,得到矿物形态学梯度图和矿物分水岭线图;进行逻辑与运算,得到逻辑运算结果图;进行色彩空间变换,得到矿物颗粒接触图;根据矿物颗粒接触图,计算点接触总长度和线接触总长度;根据所有矿物颗粒的等效颗粒总直径、点接触总长度和线接触总长度,得到成岩作用强度系数。基于矿物自动分析图像进行自动定量计算,结果准确。

    一种基于贝叶斯的显微图像颗粒分割方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117994782A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202211379793.3

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯的显微图像颗粒分割方法、装置及设备。通过对显微图像数据进行颗粒标注制作颗粒分割模型所需的样本集,基于语义分割网络ERFNet根据前述样本集构建颗粒分割模型,利用颗粒分割模型提取目标图像的颗粒特征,最后利用贝叶斯算法对提取的颗粒特征进行聚类分割。通过上述方式,本发明通过基于贝叶斯概率与深度学习的分割技术,更好地实现了对复杂显微图像中的重叠颗粒、形态不规则颗粒等的精准分割,解决了常规深度学习技术在分割重叠、复杂显微颗粒的过程中易混淆的难题,为显微图像处理工作及其结构分析提供了可靠的技术手段。

    一种基于深度学习的岩性智能化识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113344050B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202110588216.4

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的岩性智能化识别方法及系统,该方法包括:采集岩心图像数据,构建岩性智能化识别标签数据库;基于DenseCap网络构建岩性识别描述模型,根据岩性智能化识别标签数据库对岩性识别描述模型进行训练;通过训练好的RNN语言模型,根据由卷积网络生成的特征向量和输入样本,计算得到第一语言向量,利用循环递归方法将根据第一语言向量预测的第一个岩性标签作为下一层网络的输入,继续预测第二个岩性标签,依次预测直至结束,得到岩心图像的岩性标签预测结果;根据岩性标签预测结果,对相应的输入岩心图像进行岩性定名;将岩心图像的岩性识别结果与测井曲线的岩性分类结果进行结合,得到最终的岩性识别结果。

    一种基于深度学习的岩性智能化识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113344050A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110588216.4

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的岩性智能化识别方法及系统,该方法包括:采集岩心图像数据,构建岩性智能化识别标签数据库;基于DenseCap网络构建岩性识别描述模型,根据岩性智能化识别标签数据库对岩性识别描述模型进行训练;通过训练好的RNN语言模型,根据经过卷积网络生成的特征向量和输入样本,计算得到第一语言向量,利用循环递归方法将根据第一语言向量预测的第一个岩性标签作为下一层网络的输入,继续预测第二个岩性标签,依次预测直至结束,得到岩心图像的岩性标签预测结果;根据岩性标签预测结果,对相应的输入岩心图像进行岩性定名;将岩心图像的岩性识别结果与测井曲线的岩石分类进行结合,得到最终的岩性识别结果。

    基于集成学习的稠油多介质吞吐智能开采方法及装置

    公开(公告)号:CN115405273A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202110583750.6

    申请日:2021-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的稠油多介质吞吐智能开采方法及装置,其中该方法包括:对获取的历史的油藏静态参数、注采生产数据和产量数据进行预处理和特征处理;根据历史的注采生产数据和产量数据确定历史的稠油多介质吞吐开采效果指数;基于处理后数据和历史的稠油多介质吞吐开采效果指数,构建并训练注采效果评价的集成学习模型;获取实际的油藏静态参数和注采生产数据;根据实际的油藏静态参数和注采生产数据,基于注采效果评价的集成学习模型,输出稠油多介质吞吐开采效果指数,实现稠油多介质吞吐智能开采。本发明可实现稠油多介质吞吐的智能化开采。

    一种测定原始含油饱和度的方法

    公开(公告)号:CN104847342B

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201510206748.1

    申请日:2015-04-28

    Abstract: 本发明提供了一种测定原始含油饱和度的方法。该方法包括以下步骤:对岩心样品施加实际深度对应的地层流体压力并注入原油,称重后,通过公式与抽提含油饱和度计算出原油量挥发校正后的原始含油饱和度;测定地上常温条件下原油样品密度与地温条件下原油样品密度,然后通过公式计算密度系数校正后的原始含油饱和度,即为本发明测定得到的原始含油饱和度。本发明提供的测定原始含油饱和度的方法尤其适用于对低含油饱和度、油水同层型的致密油进行原始含油饱和度的测定,具有准确、快速、易推广等优点。

    一种成像测井图像空白条带修复方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118314024A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202310002779.X

    申请日:2023-01-03

    Abstract: 本申请实施例公开了一种成像测井图像空白条带修复方法、装置、设备及介质。其中,该方法包括:获取包括有空白条带缺陷的待修复成像测井图像;确定用于对空白条带缺陷进行缺陷修复的目标掩码修复模型;采用目标掩码修复模型对待修复成像测井图像执行空白条带缺陷修复任务,目标掩码修复模型通过在模型训练过程中学习训练用成像测井图像中被遮掩部分与未被遮掩部分之间的关系得到,被遮掩部分为训练用成像测井图像中掩码遮挡区域得到,掩码用于模拟成像测井图像中的空白条带缺陷;依据空白条带缺陷修复任务的执行结果,输出对空白条带缺陷进行至少部分缺陷的修复后成像测井图像。本技术方案满足了长井段电成像图像空白条带的填充修复需求,提高了修复速度。

    一种测定原始含油饱和度的方法

    公开(公告)号:CN104847342A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510206748.1

    申请日:2015-04-28

    CPC classification number: G01N5/00

    Abstract: 本发明提供了一种测定原始含油饱和度的方法。该方法包括以下步骤:对岩心样品施加实际深度对应的地层流体压力并注入原油,称重后,通过公式与抽提含油饱和度计算出原油量挥发校正后的原始含油饱和度;测定地上常温条件下原油样品密度与地温条件下原油样品密度,然后通过公式计算密度系数校正后的原始含油饱和度,即为本发明测定得到的原始含油饱和度。本发明提供的测定原始含油饱和度的方法尤其适用于对低含油饱和度、油水同层型的致密油进行原始含油饱和度的测定,具有准确、快速、易推广等优点。

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