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[发明专利]基于小波分解与经验模态分解的异常电流诊断方法和系统-CN202110047434.7有效
发明人：阳世群;李平;吕忠;杨洋;黄罗杰;胡栋;陈雁;钟原;刘影;王建波;郑津;梁晓;敖永才;钟学燕 -专利权人：应急管理部四川消防研究所;西南石油大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01R31/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波分解与经验模态分解的异常电流诊断方法和系统，涉及复杂电路异常电流诊断技术领域；本发明的方法包括步骤有：获取对每一种带故障信息的电流数据分别进行小波分解获得小波系数；通过小波系数计算每种带故障信息的电流数据的方差、归一化能量值、第一能量熵；利用经验模态分解方法分解每种带故障电流数据得到不同的本征模态分量，并通过本征模态分量计算第二能量熵；将方差、归一化能量值、第一能量熵和第二能量熵构建成电流信号特征向量；通过特征向量训练分类器；将训练好的分类器对电流数据进行异常诊断；本发明解决了识别多种电气故障类型的复杂电路故障诊断方法，克服故障类型诊断准确率低的技术问题。
基于分解经验异常电流诊断方法系统

[发明专利]一种古生物化石图像自动标注方法-CN202110254198.6有效
发明人：陈雁;苗波;李祉呈;易雨;安玉钏;黄玉楠;李平;钟原;钟学燕;阳旭菻;廖梦羽;代永芳;王柯;常国飚 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种古生物化石图像自动标注方法，包括S1、对待标注的古生物化石图像进行预处理；S2、通过目标检测模型对预处理后的古生物化石图像进行目标检测，获得带有目标检测框的图像；S3、在带有目标检测框的图像中生成古生物化石的轮廓；S4、将具有古生物化石的轮廓的图像作为ResNet网络的输入，获得具有古生物化石类型标签的输出结果，实现古生物化石图像的自动标注。通过本发明方法辅助专家对图像进行标注，节省了专家描点耗费的大量时间，提高了古生物化石标注的效率与精确度。
一种古生物化石图像自动标注方法

[发明专利]一种岩石薄片显微图像自动标注方法-CN202110063235.5有效
发明人：陈雁;易雨;苗波;金光婷;黄玉楠;安玉钏;廖梦羽;王柯;代永芳;李祉呈;常国飚;阳旭菻;李平;钟学燕 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种岩石薄片显微图像自动标注方法，针对图像的手动描点画框环节进行改进，实现复杂的岩石薄片图像进行自动标注，对同一图形内不同颗粒种类的分类标注，对各个颗粒进行画点描框，并赋予该颗粒对应的标签名称；本发明实现了岩石薄片图像自动画点描框，大大节约了专家标注的时间，可以有效的辅助专家进行批量复杂的岩石薄片图像标注的工作，具有较高的准确性，并极大的提高了工作效率。
一种岩石薄片显微图像自动标注方法

[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的井下预警方法-CN201910150450.1有效
发明人：陈雁;葛忆;李平;钟原;代臻;童兴格;黄嘉鑫;谢静;郑津;钟学燕;刘影 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的井下预警方法，其包括以下步骤：S1、获取初始样本数据；S2、预测下一时间段的数据；S3、挑选真实数据并纳入事故候选集合；S4、获取与每一时间段内的真实数据相对应的真实事故状态；S5、获取与初始样本数据相对应的真实事故状态序列；S6、采用隐马尔可夫模型建立初始预警模型，对初始预警模型进行训练，得到训练后的预警模型；S7、实时获取目标钻井所产生的数据，并将其作为训练后预警模型的输入，通过训练后的预警模型进行实时预警。本发明可以有效提高井下预测的全面性，使得预测结果更加准确。
一种基于隐马尔可夫模型井下预警方法

[发明专利]一种基于时间递归神经网络的钻井事故预警方法-CN201811352903.0有效
发明人：蒋裕强;陈雁;黄嘉鑫;文敏;葛忆;李平;朱宇;谢静;程超;付永红;钟学燕;蒋婵;蒋增政;钟原;郑津 -专利权人：西南石油大学;四川杰瑞泰克科技有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间递归神经网络的钻井事故预警方法。第一步，采用自回归模型分析方法预测某一时刻的钻井特征值，并衡量预测得到的特征值与该时刻钻井真实数据之间的差异，由此得到事故候选集合。然后利用专家知识对事故候选集合中的事故进行真伪判断，并划分事故类型；最后获得已标注的若干钻井时序数据；在获得标注数据的前提下，训练一个有监督的模型，第二步，基于深度学习，构建时间递归神经网络模型。首先，随机选取部分标注的时序数据作为训练集，具体输入为各特征的组合和时间窗口的选取，然后对模型进行训练，最终预测输出一分钟后的事故发生概率与事故发生的类型。
一种基于时间递归神经网络钻井事故预警方法

[发明专利]一种基于深度异常检测的井筒积液检测方法-CN202210267347.7在审
发明人：陈雁;黄玉楠;谌施宇;易雨;安玉钏;苗波;李平;钟学燕;钟原 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度异常检测的井筒积液检测方法，其首先获取SCADA生产高频数据并对其进行降维；然后将降维后的SCADA生产高频数据与A2数据和地质参数数据进行特征融合；其次利用中融合后的特征进行数据建模并进行训练，计算预测误差；最后，根据得到的预测误差计算动态阈值，并根据动态阈值判断井筒是否积液。本方案使用SCADA秒级数据作为特征，使得模型不仅仅只关注天与天之间的数据波动，也考虑到天内数据波动情况，能捕捉到更加细微的数据变化。且实验结果也证明，天内数据波动情况更能反映具体的生产实际情况，在对SCADA高频数据的处理上采用先降维的方法，更好地去服务模型的数据建模，也避免了维灾难的出现。
一种基于深度异常检测井筒积液方法

[发明专利]一种利用二维薄片图像的数字岩心三维结构重建方法-CN202011423996.9有效
发明人：陈雁;廖梦羽;向萱岭;王柯;代永芳;安玉钏;黄玉楠;易雨;苗波;李祉呈;常国彪;李平;钟学燕;钟原;郑津;方全堂 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用二维薄片图像的数字岩心三维结构重建方法，本发明通过训练并行单一图像生成对抗网络模型，学习二维图像分布，结合马尔科夫链蒙特卡洛法，在三维空间重建岩心结构。本方法可以体现岩石的各向异性，对于非均质性较强岩石，也能可靠有效的还原真实岩心结构，孔隙连通性好，计算速度更快，应用范围更宽。
一种利用二维薄片图像数字岩心三维结构重建方法

[发明专利]一种基于深度特征融合网络的砂岩薄片分割和识别方法-CN202111244037.5在审
发明人：易雨;陈雁;黄玉楠;安玉钏;苗波;李平;钟学燕;钟原 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度特征融合网络的砂岩薄片分割和识别方法，目的在于提供一种对砂岩薄片各类矿物颗粒进行自动分割识别的神经网络算法，辅助专家进行标注、鉴定薄片的工作。通过建立标准的砂岩薄片数据库，再通过专家的数据更新，在越来越庞大的数据库上进行模型的迭代，实现砂岩薄片的像素级精度的自动分割和矿物分类。通过本发明自动的分割与分类，大大节约专家标注和鉴定统计个颗粒参数的时间，可以有效的辅助专家进行批量复杂的砂岩薄片图像鉴定的工作，极大的提高了工作效率。
一种基于深度特征融合网络砂岩薄片分割识别方法

[发明专利]基于改进GraphRNN的多标签文本分类系统及分类方法-CN202110853595.5有效
发明人：刘汉东;钟学燕;陈雁;王欣 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进GraphRNN的多标签文本分类系统及分类方法，所述分类系统包括编码器、由改进GraphRNN构成的解码器和Graph2Seq模块构成；采用上述系统对多标签文本分类方法如下：步骤1：将原始样本的标签集转换为标签图；步骤2：文本预处理，包括分词、词语向量化、划分数据集；步骤3：划分数据集，分为训练集、验证集、测试集；步骤4：训练分类系统，在验证集上调整超参数前驱节点数，再在测试集上测试；步骤5：将新样本送入训练好的分类系统，预测对应的标签结果。本发明将多标签分类转换为图生成问题，可缓解标签顺序带来的影响，图生成分为节点生成和边生成，可分别建模标签关联和标签关联程度。
基于改进 graphrnn 标签文本分类系统方法

[发明专利]一种结合单偏光与正交偏光图像的岩石薄片图像对齐方法-CN202011500128.6在审
发明人：陈雁;代永芳;易雨;王柯;廖梦羽;苗波;安玉钏;黄玉楠;李祉呈;阳旭菻;李平;钟学燕;钟原 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合单偏光与正交偏光图像的岩石薄片图像对齐方法，包括：S1、对岩石薄片的单偏光图像和正交偏光图像进行预处理；S2、对预处理后的图像中的特征点进行提取，并对提取出的特征点进行粗匹配；S3、基于特征点粗匹配结果，利用双向交叉匹配方法获得用于像素映射的单应性矩阵，作为精准的匹配结果；S4、基于精确的匹配结果，将正交偏光图像的所有像素映射到单偏光图像中，实现岩石薄片图像对齐。通过本方法对齐后的正交偏光图像和单偏光图像，在后续的融合过程中未出现严重失真现象，实现了较好的图像对齐效果；本方法不仅能够减少图像对齐的计算时间，达到实时性，也能抑制噪声对特征提取的影响，在提取特征点时具有稳定性。
一种结合偏光正交图像岩石薄片对齐方法

[发明专利]基于平滑处理与网络模型机器学习的事故预测方法-CN201811360721.8有效
发明人：李平;陈雁;代臻;朱婷婷;蒋裕强;程超;童兴格;谢静;付永红;郑津;蒋婵;蒋增政;钟学燕;刘影 -专利权人：西南石油大学;四川杰瑞泰克科技有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平滑处理与网络模型机器学习的事故预测方法，包括：S1、构建钻井预警系统，并基于平滑处理对钻井进行事故异常的标注；S2、基于网络模型的机器学习模型构建训练井网络，以期目标函数最小时，形成连边的钻井对应的多分类模型之间为相似模型；利用训练井中的实测数据训练优化模型，得到模型的参数解；寻找所述网络中与测试井类似的邻居钻井，根据邻居钻井的模型对测试井模型进行参数估计，并利用估计得到的参数进行测试井的事故预测。本发明数据处理平稳，配合机器学习的方法能够降低设立不同钻井之间系统的工作量和成本，使得钻井预警模型的搭建和构造更加简洁高效，运行顺畅，提高效率。
基于平滑处理网络模型机器学习事故预测方法

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