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公开(公告)号：CN113063783A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110317053.6
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种全岩光片自动化采集系统，它包括注胶装置、振动布料滑道、紫外光固化隧道和多个研磨工段；注胶装置用于将UV胶注入到试样皿中；振动布料滑道用于将过筛后的岩样散布在UV胶的表面；紫外光固化隧道用于将试样皿中的UV胶固化；研磨工段设有粗磨工段、精磨工段和抛光工段用于打磨和抛光固化后的岩样表面，以获得全岩光片。本发明提供了一种全岩光片自动化采集系统，通过采用自动化制备全岩光片的方案，大幅提高全岩光片的制作效率，尤其是能够应对大批量的全岩光片制作和图像采集，自动化扫描和拼接的方案，大幅节省岩样有机组分显微图像的采集效率。12h能够采集500~800块全岩光片试样。
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公开(公告)号：CN112967270A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110317044.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的有机组分显微识别定量方法，包括以下步骤：S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机；S2、拼接矩阵图片；S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪，获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图；边缘跟踪采用边缘精细检测网络进行识别；S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加，保留边缘跟踪路径叠加；S5、分类提取；S6、根据分类填充不同颜色；颜色填充采用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe作为学习模型；S7、统计颜色像素数，并求和；通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描，自动拼接和人工智能识别的方案，能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。
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公开(公告)号：CN112967270B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110317044.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的有机组分显微识别定量方法，包括以下步骤：S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机；S2、拼接矩阵图片；S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪，获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图；边缘跟踪采用边缘精细检测网络进行识别；S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加，保留边缘跟踪路径叠加；S5、分类提取；S6、根据分类填充不同颜色；颜色填充采用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe作为学习模型；S7、统计颜色像素数，并求和；通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描，自动拼接和人工智能识别的方案，能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。
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公开(公告)号：CN113008644A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110317040.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种全岩光片自动化制备方法，它包括以下步骤：S1、粉碎；S2、过筛，获得0.5~2mm粒径岩样；S3、在试样皿中加入UV胶；S4、利用紫外光将UV胶固化；S5、粗磨，将固化岩样上面端面粗磨，并使固化岩样上下端面的平行度达到要求；S6、精磨；S7、抛光；S7、采集固化岩样图像；通过以上步骤实现全岩光片制备。通过采用上述方案，大幅提高全岩光片的制作效率，尤其是能够应对大批量的全岩光片制作和图像采集，自动化扫描和拼接的方案，大幅节省岩样有机组分显微图像的采集效率。12h能够采集500~800块全岩光片试样。
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公开(公告)号：CN117951476A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410057083.1
申请日：2024-01-15
Applicant: 长江大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种页岩油储层的岩性识别模型的构建方法及岩性识别方法，该方法包括：对页岩油储层的岩心数据、物性数据和测井数据进行归位和标定处理得到岩心资料；基于岩心资料及对应的微电阻率扫描成像测井资料确定页岩油储层的全井段岩性；构建页岩油储层的敏感指示曲线及其对应的岩性识别交会图版且基于岩性识别交会图版，确定岩性识别划分方案；基于岩性识别划分方案确定敏感指示曲线对应的岩性，并将敏感指示曲线作为输入层，以及将敏感指示曲线对应的岩性作为输出层，构建BP神经网络模型；对BP神经网络模型进行训练得到岩性识别模型。本发明可以解决现有技术方案不能准确识别页岩油储层的岩性的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114136843A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111347067.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明涉及一种确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子的方法，包括以下步骤：采用自吸法测定砂岩岩心的润湿指数，确定岩心润湿程度；采用极性逐渐增大的有机溶剂对偏油湿岩心进行连续索氏抽提，并获得不同的抽提产物；采用ESI FT‑ICR MS检测分析技术对抽提产物进行NSO极性大分子化合物组成特征表征；对比不同抽提产物中的NSO极性大分子化合物的组成特征，并确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子化合物。本发明直接采用原始油藏新鲜储层岩心或者用油藏原油老化恢复润湿状态的储层岩心作为分级索氏抽提的对象，索氏抽提产物中的NSO极性大分子化合物为原油中能真实代表原油润湿行为的原始组分，这一组分的确定有利于达到提高油藏采收率的最终目标。
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公开(公告)号：CN113076832A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110317045.1
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种多模式有机组分显微识别方法，包括以下步骤：S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机；S2、拼接矩阵图片；S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪，获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图；S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加，保留边缘跟踪路径叠加；S5、分类提取；S6、根据分类填充不同颜色；S7、统计颜色像素数，并求和；通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描，智能拼接和智能识别的方案，能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。
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公开(公告)号：CN114136843B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111347067.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 长江大学 , 中海石油(中国)有限公司天津分公司
Abstract: 本发明涉及一种确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子的方法，包括以下步骤：采用自吸法测定砂岩岩心的润湿指数，确定岩心润湿程度；采用极性逐渐增大的有机溶剂对偏油湿岩心进行连续索氏抽提，并获得不同的抽提产物；采用ESI FT‑ICR MS检测分析技术对抽提产物进行NSO极性大分子化合物组成特征表征；对比不同抽提产物中的NSO极性大分子化合物的组成特征，并确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子化合物。本发明直接采用原始油藏新鲜储层岩心或者用油藏原油老化恢复润湿状态的储层岩心作为分级索氏抽提的对象，索氏抽提产物中的NSO极性大分子化合物为原油中能真实代表原油润湿行为的原始组分，这一组分的确定有利于达到提高油藏采收率的最终目标。
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公开(公告)号：CN117951476B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410057083.1
申请日：2024-01-15
Applicant: 长江大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种页岩油储层的岩性识别模型的构建方法及岩性识别方法，该方法包括：对页岩油储层的岩心数据、物性数据和测井数据进行归位和标定处理得到岩心资料；基于岩心资料及对应的微电阻率扫描成像测井资料确定页岩油储层的全井段岩性；构建页岩油储层的敏感指示曲线及其对应的岩性识别交会图版且基于岩性识别交会图版，确定岩性识别划分方案；基于岩性识别划分方案确定敏感指示曲线对应的岩性，并将敏感指示曲线作为输入层，以及将敏感指示曲线对应的岩性作为输出层，构建BP神经网络模型；对BP神经网络模型进行训练得到岩性识别模型。本发明可以解决现有技术方案不能准确识别页岩油储层的岩性的技术问题。
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公开(公告)号：CN113076832B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110317045.1
申请日：2021-03-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种多模式有机组分显微识别方法，包括以下步骤：S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机；S2、拼接矩阵图片；S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪，获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图；S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加，保留边缘跟踪路径叠加；S5、分类提取；S6、根据分类填充不同颜色；S7、统计颜色像素数，并求和；通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描，智能拼接和智能识别的方案，能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。
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