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[发明专利]一种基于元宇宙的油藏数值仿真系统-CN202210893929.6有效
发明人： 耿明瑞;周志伟;王森 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于元宇宙的油藏数值仿真系统，属于油气田开发技术领域，油藏数值仿真系统包括油田虚拟模型节点、用户终端及开发者终端；用户终端用于将原始油藏资料存储至区块链的共享存储池中；油田虚拟模型节点用于构建初始油田虚拟模型，根据原始油藏及初始油田虚拟模型进行油藏数值仿真模拟得到仿真油田虚拟模型，并将所述仿真油田虚拟模型存储至共享存储池中；开发者终端用于从共享存储池中获取仿真油田虚拟模型，并根据仿真油田虚拟模型制定油田开发方案，将油田开发方案存储至共享存储池中，用户终端还用于从共享存储池中获取油田开发方案。为油藏仿真提供了大数据共享平台，提高了油田开发方案的制定效率。
一种基于宇宙油藏数值仿真系统

[发明专利]一种无监督/半监督CT图像重建深度网络训练方法-CN201810798715.4有效
发明人：孟德宇;谢琦;赵谦;马建华;耿明瑞;邓芸 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种无监督/半监督CT图像重建深度网络训练方法。首先获取CT扫描协议下的CT弦图数据以及CT设备的成像系统参数，数据中包括无标注低剂量CT弦图数据，及少量低剂量CT弦图数据对应有标注CT弦图数据。其中有标注CT弦图数据指已知低剂量数据对应高剂量的清晰CT弦图数据信息。分别构建无标注与有标注数据两个部分的损失函数并加权求和获得无监督/半监督网络总体损失函数，通过此损失函数引导训练去噪网络。仅利用无标注数据或仅少量利用有标注数据训练获得精度较高，速度较快的CT图像去噪网络的效果。本发明旨在建立弦图数据复原模型和深度学习模型相结合的方法，从而实现CT图像优质重建。
一种监督 ct 图像重建深度网络训练方法