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[发明专利]一种基于测井数据的多井复杂岩性智能识别方法及系统-CN201910078669.5在审
发明人：魏周城;王志章;王如意;裴升杰;杨笑;王伟方;夏小健;李冰涛;雷祥辉 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及了一种基于测井数据的多井复杂岩性智能识别方法及系统，该方法首先确定目标测井数据文件并进行格式转换以及归一化预处理，然后根据全区关键取芯井在取芯井段的已知岩性对测井曲线数据进行特征筛选和/或特征组合扩展获得对岩性敏感的测井曲线数据，再给对岩性响应敏感的测井曲线数据进行打标签标定组成样本数据库同时将全区未打标签的测井曲线数据组成待测数据库，进而利用样本数据库的数据并结合若干机器学习算法进行机器学习训练后自动建立若干岩性识别模型，通过分类性能评价法则选出最优的模型，并利用最优的模型对待测数据库中的数据进行岩性预测以实现全区多井复杂岩性智能识别，高效方便、全区适用且自动智能预测结果非常精准。
测井曲线数据岩性复杂岩性智能识别多井样本数据库测井数据取芯数据库测井数据文件归一化预处理机器学习算法标签标定分类性能格式转换机器学习特征筛选特征组合岩性识别预测结果自动建立自动智能敏感井段标签响应预测

[发明专利]一种声电信号融合的煤岩识别方法-CN202110773145.5在审
发明人：刘宇;王宏伟;耿毅德;武仲斌;王浩然;闫志蕊 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种声电信号融合的煤岩识别方法，在采煤机进行煤矿井下工作过程中，采集滚筒电机的电流信号，绘制电流波形图，构建纵向稠密电流谱图；通过采集采煤机滚筒电机工作过程中产生的声音信号，将声音信号转换为具有时间序列的语谱图，并生成宽带语谱图和窄带语谱图；构建煤岩识别网络模型，将纵向稠密电流谱图、宽带语谱图和窄带语谱图输入训练好的煤岩识别网络模型中，输出结果作为采煤机截割过程中的煤岩识别结果。通过本发明，能够增加煤岩界面识别的鲁棒性，有效提升采煤机截割过程中煤、岩区分的可靠性。
一种电信号融合识别方法

[发明专利]一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法-CN202310290789.8在审
发明人：谢云欣;吴思羽;朱晨阳;金亮钰 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种不同区域岩性识别模型的无监督自适应方法，首先对源域有岩性标签的岩石图像和目标域无标记岩石图像进行特征提取、降维，并求得初始投影矩阵。使用基于类原型和结构化预测策略对目标域岩石样本进行岩性伪标签预测，同时使用强化学习对目标域带有岩性伪标签的岩石样本进行选择性伪标记；然后通过使用有岩性标记源域数据和强化学习选择出的岩性伪标记目标域数据的局部保留投影来更新投影矩阵，并使用基于类原型和结构化预测策略更新目标域所有数据的岩性伪标记；通过更新投影最终实现不同区域岩性识别模型的领域自适应。本发明方法提高了未标记数据伪标签和域对齐的准确性。
一种不同区域识别模型监督自适应方法

[发明专利]一种基于图像的煤岩界面识别方法与系统-CN201110377347.4有效
发明人：孙继平;苏波 -专利权人：中国矿业大学(北京)
申请日： 2011-11-24 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像的煤岩界面识别方法与系统。在采煤工作面分别采集多幅煤、岩的彩色图像，对于每一幅图像，提取一个基于图像特征的向量作为样本特征向量，得到煤和岩的已知样本集，然后以煤和岩的已知样本集作为训练样本集，采用Fisher线性判别法建立煤岩分类器模型采煤机工作时实时采集滚筒截割过的煤岩的彩色图像，提取特征向量输入到煤岩分类器模型，识别出煤岩类型。本系统由光源模块、成像模块、处理模块和防爆外壳构成。本发明所提出的煤岩界面识别方法与系统具有结构简单、易于布置、适应性强等特点，能够实时、自动地识别出滚筒截割处的煤岩类型，为采煤机滚筒自动调高提供可靠的煤岩界面信息。
一种基于图像界面识别方法系统

[发明专利]一种构造复杂区岩性边界表征方法-CN201811218008.X在审
发明人：王树芳;于群达;吴群;范凤英;贾艳霞;马玉;张晓亮;朱煜华;杨星;李锋 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司河南油田分公司勘探开发研究院
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： E21B49/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种构造复杂区岩性边界表征方法，将研究区域所有井地层划分至单层，建立等时地层对比格架图；对各单层逐井进行沉积微相识别，根据沉积微相识别结果及各单层的砂岩厚度分布情况，确定各单层砂体边界；根据单层中各井所在位置的岩性、电性特征约束砂体边界，确定各井与岩性边界的关系；根据单层的砂岩厚度分布情况及各井与岩性边界的关系，将该单层的所有井的岩性边界进行组合，完成构造复杂区岩性边界表征。不需要依靠地震储层预测判断，仅依靠地质手段即可完成；通过单个井的沉积微相、岩性、电性特征关系进行分析，便可对岩性边界进行判断，不需要对单层进行任何处理；对于构造复杂区，能够运用地质手段高效的刻画岩性边界
岩性单层构造复杂区沉积微相电性特征厚度分布砂体边界砂岩地质储层预测地层对比研究区域单个井等时地层格架刻画地震分析

[发明专利]一种碳酸盐岩储层中非原生沉积成因的石膏识别方法-CN202210711906.9在审
发明人：陈培元;何娟;童凯军;孙福亭;童艺;王龙;惠晨;林国松;王小敏;万志云 -专利权人：中海石油国际能源服务（北京）有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01V11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种碳酸盐岩储层中非原生沉积成因的石膏识别方法，所述识别方法通过岩心观察、薄片观察，综合地球化学资料，识别出样品的岩性、古生物特征，进而判断沉积环境，结合石膏在地层中的赋存特征，以及成岩环境/流体，形成了一种基于沉积、成岩、古生物、层序地层的非原生沉积成因的石膏快速识别方法。该方法可操作性强，成本低，符合岩石学、地层学、矿物学原理，同时对于后期分析石膏对储层物性影响提供了技术支持。
一种碳酸盐岩储层中非原生沉积成因石膏识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的碳酸盐岩岩石物理相约束下的测井参数解释方法-CN202110960370.X在审
发明人：殷树军;闫伟林;王树立;高松洋;毕广武;郭晓博;夏文豪 -专利权人：大庆油田有限责任公司;中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的碳酸盐岩岩石物理相约束下的测井参数解释方法，解决了碳酸盐岩储层岩性复杂和储集空间类型多样造成测井参数解释误差大的问题。包括以下步骤：（1）针对碳酸盐岩储层发育的各种不同岩性，采用敏感性分析方法筛选主要测井曲线；（2）利用主成分分析法构建岩性识别标准；（3）采用贝叶斯逐步判别法识别碳酸盐岩沉积微相；（4）依据岩性和沉积微相的组合划分岩石物理相本发明采用深度学习方法，诊断测井曲线与储层岩性、物性、孔隙类型、孔隙结构等之间关联性，基于岩性和沉积微相的组合划分岩石物理相，进而对岩石物理相约束下的测井参数解释，提高了解释精度。
一种基于深度学习碳酸盐岩石物理相约测井参数解释方法

[发明专利]一种潜山裂缝的识别方法及系统-CN201410586454.1在审
发明人：鲍丹丹;刘兴周;牟春;何绍勇;吴文柱;杨雪;张子璟;张云生 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2014-10-28 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G01V11/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种潜山裂缝的识别方法及系统。该方法包括以下步骤：根据研究区域地质信息确定岩石类型为变质岩和岩脉，再根据变质岩和岩脉的造岩矿物化学成分将矿物分成第一系列矿物和第二系列矿物，并结合矿物对应段的测井曲线值确定两系列矿物的测井响应特征，根据测井响应特征以及岩心、薄片资料对变质岩进行岩性识别划分为三类，并结合岩心、薄片资料和破裂压力试验形成岩性序列并进一步将变质岩确定为储集岩和非储集岩，接着，应用双侧向电阻率测井和声波时差测井结合验证并确定裂缝发育情况。利用本发明实施例可以提高裂缝识别精度，并在潜山油气藏勘探中能快速准确地确定勘探目标。
一种潜山裂缝识别方法系统

[发明专利]一种基于图像深度学习的岩样智能识别方法及系统-CN202210205210.9在审
发明人：初继波;李明瑞;阎荣辉;杨永强;黄子舰;崔子岳;张涛;吴勇;马俊胜;马占荣;胡爱平;王维斌;张文选;谢先魁;刘涛;田青青;李艳霞;方铁园;刘杰;张春朋;赵培鹏 -专利权人：盘锦中录油气技术服务有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像深度学习的岩样智能识别方法及系统，使用人工标定样本训练得到有监督模型并对无标签数据进行预测，将网络softmax层输出的概率值作为置信度，筛选高置信度样本为伪标签数据，最后合并人工标定样本和预测得到的高置信度样本训练新模型，得到泛化性更好的岩性识别模型；在含油气性分类部分，预处理荧光图片后调整参数构建以ResNet18为基础的三分类深度学习模型，若含油则通过前景荧光面积与岩性识别中得到白光图片中砂岩面积的比值对荧光图片进行含油级别定性，若不含油则定性为无油；最后结合岩性识别和含油气性分类两部分为岩屑样本定性。本发明能够快速准确的进行岩性识别，节省人力成本，加快整个录井过程。
一种基于图像深度学习智能识别方法系统

[发明专利]一种铝土岩识别方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202110474007.7在审
发明人：谷宁;张军涛;金晓辉;吴疆;周雁;陈桂菊 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出了一种铝土岩识别方法、装置、电子设备以及存储介质，属于石油勘探开发领域，该方法包括：获取与多种测井敏感参数相对应的常规测井曲线数据；通过聚类分析模型对所述常规测井曲线数据进行聚类学习处理，得到目标聚类结果；根据所述目标聚类结果确定铝土岩所对应的常规测井响应特征；其中，所述常规测井响应特征用于表征铝土岩在每种测井敏感参数下的响应特征；基于所述常规测井响应特征对待识别区域进行识别，以识别所述待识别区域是否包含所述铝土岩本申请能够解决现有技术中铝土岩识别方法智能程度低下，且识别过程主观性强的问题。
一种铝土识别方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]基于激光元素信息的砂岩-泥岩识别图版识别岩性方法-CN201911418647.5有效
发明人：佘明军;李油建;李胜利;彭波;邹士雷;崔玉英 -专利权人：中国石油化工集团有限公司;中石化石油工程技术服务有限公司;中石化经纬有限公司;中石化中原石油工程有限公司;中石化经纬有限公司中原测控公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01N21/71 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光元素信息的砂岩‑泥岩识别图版识别岩性方法，通过对岩屑样品进行检测，获取目标元素的元素光谱信息；基于元素光谱信息，计算目标元素的光谱数据；基于目标元素的光谱数据，利用预先建立的砂岩‑泥岩识别图版，判断岩屑样品的岩性。上述公开的方法，基于激光诱导击穿光谱，利用砂岩、泥岩中Al、Si、Mn激光信息，根据样品元素信息在砂岩‑‑泥岩识别图版中的分布区域，自动识别样品岩性，帮助现场录井技术人员实现快速准确区分砂岩、泥岩，提高油气资源发现符合率
基于激光元素信息砂岩泥岩识别图版方法

[发明专利]基于随钻测试与TBM岩渣图像的围岩完整性识别方法及系统-CN202111546399.X在审
发明人：林鹏;李珊;马文;华一磊;邵瑞琦;韩涛;许振浩 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随钻测试与TBM岩渣图像的围岩完整性识别方法及系统，包括：获取随钻参数数据并进行数据预处理；将预处理后的数据输入至训练好的围岩完整程度预测模型，得到第一围岩完整程度预测结果；获取岩渣图像信息并进行预处理；分别获取岩渣的形状特征和岩渣的粒径特征，将所述特征输入至分类器，得到第二围岩完整程度预测结果；将第一围岩完整程度预测结果和第二围岩完整程度预测结果进行加权表决的决策级融合，得到最终的围岩完整性识别结果本发明实现了隧道围岩完整性识别的智能化，提高了识别的安全性和精准性。
基于测试 tbm 图像围岩完整性识别方法系统

[发明专利]一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法-CN201510856503.3在审
发明人：伍云霞;申少飞 -专利权人：中国矿业大学(北京)
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： E21C39/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法，该方法从训练样本集有监督地学习到一种新的相关性度量函数来度量煤、岩图像样本的相关度，使得同类样本的相关性度量值越来越大，异类样本间的相关性度量值越来越小本方法由图像预处理、训练过程和识别过程三大模块组成。预处理模块，对采集到的煤、岩图像进行简单的预处理，得到训练样本集。训练模块，用训练样本集学习到一个煤岩分类效果最优相关性度量函数。识别模块，利用最优相关性度量函数进行度量分类。该方法用了煤、岩在不同照度、不同视点下的图像作为训练样本，受照度和成像视点变化影响小，识别率高，稳定性好。
一种基于相关性度量学习识别方法

[发明专利]一种地层岩性及地质结构随钻智能识别方法及系统-CN202310811946.5在审
发明人：徐鸿;胡涛;张永杰;李鑫;张震;严杰;赵吕神;朱旭明;邱详 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： E21B49/00 文献下载
摘要：本发明适用于岩土工程技术领域，涉及一种地层岩性及地质结构随钻智能识别方法及系统，包括：通过钻机本身的监测功能，并结合钻杆短节上所设置的传感器，收集钻机在钻进不同地层下的随钻参数；对随钻参数数据集进行预处理和清洗；确定不同地层岩性及地质结构的主要特征，从随钻参数数据集提取地层岩性及地质结构的主要特征；基于现有地质勘探数据建立不同地层下的地层模型，通过比较地层模型与现有地质勘探数据验证地层模型的可靠性；基于不同地层的随钻参数和地层模型，建立不同地层岩性及地质结构的特征与参数映射集，运用前馈神经网络的方法，智能识别不同地层岩性及地质结构。本发明流程简单、过程便捷，提高了地层岩性及地质结构识别精度。
一种地层地质结构智能识别方法系统

[发明专利]复杂结构性岩体结构及其各向异性特征的准确获取方法-CN202210714975.5在审
发明人：刘宁;张春生;吴旭敏;陈珺;洪佳敏;高要辉 -专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种复杂结构性岩体结构及其各向异性特征的准确获取方法。适用于岩体工程技术领域。本发明所采用的技术方案是：一种复杂结构性岩体结构及其各向异性特征的准确获取方法，其特征在于：确定能够代表复杂结构性岩体的结构特征典型区域，在该区域内包括该类岩体工程的代表性信息；在岩体结构特征典型区域内划定所要获取岩体结构信息的测窗；获取岩体结构信息测窗图像；对岩体结构信息测窗图像内的岩体结构进行识别，将测窗图像进行二值化处理，进而在二值化图像的基础上对岩体结构信息进行精确识别；对岩体结构信息测窗图像内的主要岩体结构进行统计，并建立岩体结构和图形颜色之间的关；试验确定测窗图像内主要岩体结构的力学特性。
复杂结构性结构及其各向异性特征准确获取方法