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。

    一种油气储层CT图像高分辨率重建方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN118057444A

    公开(公告)日:2024-05-21

    申请号:CN202211423312.4

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种油气储层CT图像高分辨率重建方法、装置和设备,该方法可以包括:获取样品的低质量模糊图像;将低质量模糊图像输入到预先训练好的SwinIR深度神经网络模型,浅层特征提取模块中的卷积层输出低质量模糊图像的浅层特征,将浅层特征输入到图像重建模块;深层特征提取模块包括若干个Swin Transformer层以及残差连接的卷积层,深层特征提取模块输出低质量模糊图像的深层特征,以恢复低质量模糊图像的高频信息,并将深层特征输入到图像重建模块;图像重建模块用于融合浅层特征和深层特征,以进行高清图像的重建。该方法为解决现有CT图像采集分辨率不足、现有图像数据清晰度不够的问题提出了新思路和新方法。

    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。

    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:CN115405273B

    公开(公告)日:2023-07-25

    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。

    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。

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