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公开(公告)号:CN119804270A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202510294449.1
申请日:2025-03-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种矿物反演中子孔隙度参数的确定方法,所述方法包括建立基于目标仪器的MCNP仪器参数模型,包括仪器外壳尺寸参数、近、远探测器源距和屏蔽体;建立基于灰岩地层的刻度关系,依据灰岩地层的刻度关系,计算不同矿物的视灰岩中子孔隙度;依据计算的不同矿物视灰岩中子孔隙度进行矿物反演。基于MCNP模拟的矿物视中子孔隙度确定方法减少了矿物反演过程中未知参数的数目,扩展了特殊矿物视灰岩中子孔隙度的参考值,提供了一种不同于部分企业的视中子孔隙度参考值,提高了矿物反演的效率和准确率。
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公开(公告)号:CN119918025A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510422624.0
申请日:2025-04-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/2431 , G06F17/18 , G01V11/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂岩石的不同矿物元素特征参数确定方法,所述方法包括:建立元素测井和元素录井数据的一体化应用方法,结合岩心元素数据验证一体化元素数据的可靠性;基于岩心矿物数据,按照岩性进行分类并统计不同岩心的矿物分布特征,确定不同复杂岩性的复杂多矿物体积模型;参考常规测井矿物反演响应方程,根据各岩性的复杂多矿物体积模型,建立不同岩性的元素响应方程,并利用智能回归算法确定各复杂岩性的不同矿物元素特征值;结合综合测井数据计算不同复杂岩性的各组分体积含量,并验证不同矿物元素特征值的可靠性。本发明提高了整体计算速度,解决了矿物组分元素特征值难以确定的问题。
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公开(公告)号:CN120013968A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510446544.9
申请日:2025-04-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/62 , G06T5/70 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的测井成像缝洞分割及参数提取方法,所述方法包括:步骤一、数据集制作;步骤二、模型训练与选择:将步骤一制作的数据集输入至深度学习模型进行训练,训练过程中模型会生成两个关键输出,即last.pt和best.pt;选用best.pt作为实际分割过程中的模型;步骤三、在完成数据集制作、模型训练与选择的基础上,进一步对测井成像裂缝分割及参数提取系统的客户端界面进行设计;步骤四、裂缝图像处理与曲线拟合算法实现,裂缝倾角参数提取;步骤五、打开客户端界面,选择数据来源开始检测,结果输出,显示结果。本发明可以准确的提取裂缝倾角参数信息;为用户提供集成化、可视化操作平台。
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