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公开(公告)号:CN114972913A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210577117.0
申请日:2022-05-25
申请人: 盘锦中录油气技术服务有限公司
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要: 本发明公开了一种结合深度学习与XRF的岩屑识别方法、系统、介质及设备,使用XRF技术确定岩屑中主要元素的种类和含量,在利用神经网络提取特征的过程中通过对数据进行通道扩充和通道压缩并在改变通道过程中嵌入改进的SE模块对特征图进行修正,使得本发明提出的一维卷积神经网络可以自主学习特征图中各通道的重要程度,从而得到泛化性更好的岩性识别模型。本发明能够快速准确的进行岩性识别,节省人力成本,对整个录井过程起到重要作用。
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公开(公告)号:CN118283195B
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410707447.6
申请日:2024-06-03
申请人: 西安交通大学 , 盘锦中录油气技术服务有限公司
IPC分类号: H04N1/32 , G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种岩性图像数据数字水印处理方法及系统,属于石油天然气探测技术领域,方法包括获取岩性载体图像与水印图像;构建可逆神经网络,将岩性载体图像与水印图像输入至可逆神经网络中,依次进行小波变换、奇异值分解、水印信息嵌入、奇异值反变换和小波逆变换处理,输出含有水印信息的编码图像,训练得到可逆神经网络数字水印模型;所述可逆神经网络是采用密集连接网络作为基础结构,学习函数采用多层上下文自注意力模块,并且模块间采用密集连接的方式;利用可逆神经网络数字水印模型对待处理岩性图像进行水印信息的嵌入与提取。本发明能够对天然气石油探测的图像数据进行认证与溯源,保护数据的安全与隐私。
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公开(公告)号:CN118283195A
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410707447.6
申请日:2024-06-03
申请人: 西安交通大学 , 盘锦中录油气技术服务有限公司
IPC分类号: H04N1/32 , G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种岩性图像数据数字水印处理方法及系统,属于石油天然气探测技术领域,方法包括获取岩性载体图像与水印图像;构建可逆神经网络,将岩性载体图像与水印图像输入至可逆神经网络中,依次进行小波变换、奇异值分解、水印信息嵌入、奇异值反变换和小波逆变换处理,输出含有水印信息的编码图像,训练得到可逆神经网络数字水印模型;所述可逆神经网络是采用密集连接网络作为基础结构,学习函数采用多层上下文自注意力模块,并且模块间采用密集连接的方式;利用可逆神经网络数字水印模型对待处理岩性图像进行水印信息的嵌入与提取。本发明能够对天然气石油探测的图像数据进行认证与溯源,保护数据的安全与隐私。
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