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公开(公告)号：CN114972867A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210589064.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/77 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多任务深度学习增强的智能孢粉化石显微图像快速筛选的方法，包括以下步骤：结合图像压缩重构和化石粗定位进行多任务学习，建立孢粉化石显微图像筛选网络；学习图像压缩网络将896×896大小图像压缩为242×242大小作为后继筛选网络的输入；使用7×7热力图预测学习取代整体常规二分类预测学习，降低筛选网络学习难度、提高筛选网络预测精度。本发明实现了从大量自动扫描拍摄的孢粉化石显微图像中筛选出包含化石的有效图像。该方法采用多任务学习的方式，结合图像压缩学习、粗略定位学习和图像分类学习三类深度学习任务，实现快速、准确的孢粉化石显微图像筛选预测，极大地提升孢粉化石鉴定工作效率。
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公开(公告)号：CN114972799B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210480410.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种基于多偏光岩石薄片的长石矿物智能识别方法，按岩石颗粒样本输入岩石薄片图像；得到单颗粒图像；得到长石颗粒图像；得到长石颗粒图像的双晶特征；获得长石颗粒样本的高维双晶特征；长石分类结果。本发明对能量、熵、对比度、相关度进行归一化处理，能量、熵、对比度、相关度这几个统计量数量级不同，为使得它们在后续处理过程的重要性程度是相等的，则采用最大‑最小归一化方法。本发明使用加权法充分结合图像的灰度共生矩阵的四个统计量。本发明通过拼接同一颗粒样本的单偏光、多角度的正交偏光岩石薄片图像的双晶特征形成更高维通道的特征，从而在聚类过程中达到更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN114972799A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210480410.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种基于多偏光岩石薄片的长石矿物智能识别方法，按岩石颗粒样本输入岩石薄片图像；得到单颗粒图像；得到长石颗粒图像；得到长石颗粒图像的双晶特征；获得长石颗粒样本的高维双晶特征；长石分类结果。本发明对能量、熵、对比度、相关度进行归一化处理，能量、熵、对比度、相关度这几个统计量数量级不同，为使得它们在后续处理过程的重要性程度是相等的，则采用最大‑最小归一化方法。本发明使用加权法充分结合图像的灰度共生矩阵的四个统计量。本发明通过拼接同一颗粒样本的单偏光、多角度的正交偏光岩石薄片图像的双晶特征形成更高维通道的特征，从而在聚类过程中达到更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN114926678A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210447169.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于层次结构矩阵的介形化石图像处理系统，读取化石图像并进行预处理，构建含有属类‑种类标签的介形化石分层次数据集；使用神经网络进行介形化石属类‑种类的初始预测；基于数据中存在的固有层次包含关系构建层次结构矩阵；将层次结构矩阵插入到网络，对初始预测作后处理；建立起端到端的多层次分类神经网络，对目标介形化石图像进行多层次分类判定，确定介形化石图像所属类别。通过构建含有属类‑种类标签的介形化石分层次数据集，再使用神经网络进行介形化石属类‑种类的初始预测，然后针对数据中存在的固有层次包含关系构建层次结构矩阵，该矩阵插入到网络的初始预测之后作为后处理步骤，从而建立端到端的多层次分类神经网络。
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公开(公告)号：CN115656166A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211122441.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多维度岩石薄片数字化自动采集系统，包括计算机、数据库、图像处理模块、显微镜模块和采集模块；计算机连接图像处理器、数据库、显微镜模块和采集模块；采集模块能够实现单偏光检测和正交偏光检测的切换以及实现不同角度正交偏光的检测；成像模块拍摄岩石薄片的高清偏光显微图像，并将其发送至计算机；图像处理模块将高清偏光显微图像进行自动拼接。一种多维度岩石薄片数字化自动采集方法，包括：单偏光图像采集的步骤；正交偏光图像采集的步骤；荧光图像采集的步骤；图像拼接及调用的步骤。本发明提高了岩石薄片照片采集工作效率，支持正交偏光、单偏光模式下，全自动薄片样品多角度旋转扫描，扫描拍照区域与旋转角度随动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111339375A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010198405.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种通用的大数据模型配置和分析方法，本方法采用构建数据集、算法库、配置模型模板、后台调度、预警推送等方式，统一管理数据集、清洗规则、算法库(算法和参数)、潜在因素(目标因素)及算法模型等，通过对训练/预测模型配置调度执行方案，自动(或定时)执行任务。调度中心负责执行大数据分析任务，对历史/实时数据进行大数据分析处理。预警推送中心推送预警信息，可视化配置中心，实现大数据分析结果的可视化展示。模型管理方法，实现分析模型的双向共享，分析模型导出，提供模型接口规范提供给外部系统使用；外部系统的分析模型，通过导入、配置，实现外部模型的应用。
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公开(公告)号：CN119538001A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411620778.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/2113 , G06F17/16 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联及层次分析的低渗透储层地质甜点识别方法，包括：S1、收集低渗透储层的地质参数数据；S2、应用灰色关联算法分析步骤S1获得的地质参数数据，确定各个地质参数的关联度，依据地质参数关联度对地质参数进行排序；S3、利用层次分析法分析确定判断矩阵，并计算各指标的权重；S4、统计在步骤S3中得到的权重，建立地质甜点综合评价模型，通过地质甜点综合评价模型计算地质甜度指示因子；S5、依据步骤S4得到的地质甜度指示因子，结合地质甜点划分表，确定储层地质甜点分类等步骤。本发明通过灰色关联算法和层次分析法，实现低渗透储层地质甜点识别，为后续剩余油挖潜方案评价和综合调整方案提供基础。
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公开(公告)号：CN119514750A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411427603.X
申请日：2024-10-14
Applicant: 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , E21B43/00 , E21B47/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于attention‑LSTM的智能完井产量预测方法及系统。预测方法包括：采集智能完井产量的历史时序数据，并保存；对采集的历史时序数据进行预处理,并划分训练集和测试集；建立基于attention‑LSTM的智能完井产量预测初始模型；对初始模型进行训练和调优，获得调优后的模型；利用测试集对调优后的模型进行性能评估，判断效果是否达到预期标准，若否，返回S4；否则，确定为最终模型；将新采集的完井产量时序数据连同S1中收集的历史产量数据一同经过预处理，输入到已经训练好的最终模型中，以生成对未来时刻产量的预测。本发明的有益效果是：能够更准确、灵活地捕捉和预测油井产量变化。
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公开(公告)号：CN118068423A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410211071.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 中海油能源发展股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用叠后地震预测全地层纵横波速度和密度体的方法，首先通过多井交汇获得研究区压实趋势；再通过对各井的纵、横波和密度压实趋势的消除，有效提高变换后纵、横波及密度曲线与地震属性的相关性；再通过属性优选和神经网络或支持向量机的SVR技术，利用多地震属性获得相对弹性参数预测体；最后，通过添加压实趋势获得弹性参数预测体。本发明具有简单、高效，成果可靠性较好的特点，可以较好的实现对全地层弹性的预测，利用本发明方法进行弹性参数(纵、横波速度和密度)的预测，数据需求较少，简便易行，精度可靠；此法预测的纵、横波速度和密度与实测数据对比，变化趋势一致、误差较小。
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公开(公告)号：CN116563661A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310332536.2
申请日：2023-03-30
Applicant: 中海油能源发展股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06T7/13
Abstract: 本申请公开了一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法，步骤如下：获取对齐的岩石薄片正交偏光显微图像；对岩石颗粒进行专家标注，并得到单颗粒图像样本库；分别单颗粒图像样本库进行数据清洗；对单颗粒图像样本库中数量较少的类别进行数据增强，并划分得到各类别岩石的训练集与测试集；搭建分类网络模型；将得到的各类别岩石训练集训练搭建分类网络模型，得到对应的分类模型；基于改进软投票法的决策级融合方法，进行结果预测，得到分类结果；进行第二次分类结果识别，得到最终分类结果。本发明建立了针对岩石薄片的完整且全面的识别方法，采用二次识别的方式保证了识别精度，在岩矿储层研究和地质勘探中具有广阔的应用前景。
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