公开(公告)号：CN119023368A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411264787.2

申请日：2024-09-10

Applicant: 长江大学

Inventor： 徐耀辉 ,  李阳 ,  刘岩 ,  刘海文 ,  苏恺明 ,  严刚

IPC: G01N1/28 ,  G01N1/34 ,  G01N1/44 ,  G01N33/24

Abstract: 本发明提供了一种去除油基泥浆污染的岩屑制备方法，所述方法包括对油基泥浆污染岩屑样品进行清洗、烘干，取清洗烘干的样品开展微量元素测定；将清洗烘干的样品进行物理研磨，并对研磨的岩屑颗粒和岩屑粉末开展微量元素测定；将多次微量元素测定进行比对分析，分析岩屑受油基泥浆污染的程度以及油基泥浆污染岩屑的去除效果。本发明在不使用有机溶剂情况下，对被油基泥浆污染的泥岩岩屑进行物理研磨，逐步去除附着在岩屑表面的油基泥浆，保留了岩屑的原始样地球化学特征，准确判断油基泥浆污染污染程度并完全去除有机泥浆污染的影响，为各类地球化学分析测试和海上油气勘探提供准确的数据支持和技术指导。

公开(公告)号：CN118692081A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410700729.3

申请日：2024-05-31

Applicant: 长江大学

Inventor： 徐耀辉 ,  易王菲 ,  刘岩 ,  文志刚 ,  苏恺明 ,  李阳 ,  陈果 ,  王宁 ,  田伟超 ,  何涛华 ,  何文祥 ,  黄亚浩 ,  谢小敏

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种基于目标检测的烃源岩有机显微组分的智能识别技术方法，包括以下步骤：采集烃源岩样品，样品制片处理后，拍摄在反射光与荧光下的高分辨率图像；建立带标签数据集；利用Mosaic数据增强扩展数据量；结合轻量EfficientNetB2提升Faster‑RCNN模型速率；利用迁移学习及Focal Loss函数解决样品不平衡问题，实现模型最优化；将待识别图像输入优化模型，得到识别后的结果图。本发明采用数据增强、迁移学习、网络结构调整与损失函数优化的策略，有效解决了烃源岩有机显微组分识别中的低效、费时和主观性问题，实现了识别过程的自动化与高精度，大幅降低了烃源岩有机显微组分分析的人力与时间成本，不仅促进了AI技术在地质学的应用，还为有机岩石学研究带来了新方法与思路。

公开(公告)号：CN119475089A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411527325.5

申请日：2024-10-30

Applicant: 长江大学

Inventor： 苏恺明 ,  鲁天奥 ,  何志伟 ,  徐耀辉 ,  刘岩 ,  李阳 ,  严刚

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06F18/211 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯分类预测烃源岩与原油成熟度的方法，具体涉及基于贝叶斯分类机器学习的芳烃生物标志物参数预测烃源岩、原油成熟度的方法。方法包括：首先构建烃源岩、原油芳烃生物标志物参数数据集，并将数据集分为训练集以及测试集；然后对芳烃生物标志物参数数据集进行数据集特征选择处理，获得条件属性变量合集；再构建神经网络模型，并进行训练，得到基于贝叶斯机分类器学习的样品成熟度的预测模型；通过测试集验证预测模型，最后基于贝叶斯分类器训练的样品芳烃生物标志物参数预测模型预测样品成熟度，得到预测样品的成熟度。该方法能够改善目前对于生物标质物参数定量成熟度的局限性、多解性问题。

公开(公告)号：CN117969639A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410054849.0

申请日：2024-01-15

Applicant: 长江大学

Inventor： 徐耀辉 ,  严刚 ,  刘岩 ,  谢小敏 ,  苏恺明 ,  李阳 ,  赵守钰 ,  李姗姗

IPC: G01N27/62 ,  G01N1/28 ,  G01N1/34

Abstract: 本发明属于化学分析技术领域，具体涉及一种鉴别原油中决定碳酸盐岩润湿性的表面活性化合物组成的方法。本发明结合粉末浮选和有机溶剂分步萃取手段，通过粉末浮选方法简单直观的判断油湿粉末在每一次有机溶剂萃取后润湿性的变化，被有机溶剂从碳酸盐岩粉末表面萃取下来的原油表面活性化合物是导致其润湿性发生变化的根本原因。本发明采用超高分辨率的傅里叶变换离子回旋共振质谱剖析有机溶剂分步萃取产物中极性化合物的分子组成，并通过对比碳酸盐岩粉末润湿性变化前后萃取产物中分子组成的差异来确定决定碳酸盐岩润湿性关键的表面活性化合物组成。

公开(公告)号：CN119477828A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411502881.7

申请日：2024-10-25

Applicant: 长江大学

Inventor： 王阔 ,  苏恺明 ,  常恣豪 ,  曹端誌 ,  杨高帅 ,  丁靖瑞 ,  徐耀辉

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的储层荧光薄片含油性、成熟度的评价方法，首先采集含油荧光影像数据及对应RO值构建图像库，然后对数据预处理，用卷积神经网络提取特征，聚类分析并可视化找出异常图像再标准化处理后保存，以达到尽量减小不同环境和设备造成的误差。接着进行含油区域划分，转换颜色空间后依阈值提取，对掩码处理并过滤形状去除油浸矿物，检测边缘后提取区域并保存图像。再进行多维特征融合提取，包括颜色、灰度、纹理特征的提取与处理。之后搭建1D卷积神经网络模型，输入特征并优化参数。最后构建模型预测成熟度和含油性，调整维度后输入模型。本发明结合深度学习与计算机视觉，有高效、准确、多维度融合等优点。

公开(公告)号：CN116070148A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310142466.4

申请日：2023-02-21

Applicant: 长江大学

Inventor： 苏恺明 ,  徐耀辉 ,  李阳 ,  严刚

IPC: G06F18/241 ,  G06Q50/02 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络模型的油源分类方法及系统。该方法包括采集研究区目标层位潜在烃源岩抽提物和砂岩抽提物的生物标志物数据；根据研究区石油地质条件和样品数量对烃源岩抽提物进行分类，得到烃源岩分类方案；根据烃源岩分类方案，对各个烃源岩抽提物的生物标志物数据进行标签赋值，构建适合于监督学习的数据集；构建深度神经网络模型；根据数据集对深度神经网络模型进行训练和优化，得到优化后的深度神经网络模型；根据优化后的深度神经网络模型对砂岩抽提物进行分类，得到砂岩抽提物的油源预测结果。通过采用深度神经网络模型能够提高石油地质勘探的精细度。