专利名称: | 一种油气储集空间类型及其含量的识别方法 |
摘要: | 一种油气储集空间类型及其含量的识别方法,将不同类型岩石中的岩心进行样品制备,对样品进行观察并获取图像;并人为对样品进行鉴定,识别孔隙类型及其含量;构造卷积神经网络结构;输入原始岩石图像,用卷积神经网络对其进行训练;卷积提取岩石特征,利用非线性映射,获取新的特征图;提取特征值最大值或平均值,保留图像特征信息;提取特征信息,减少计算量;将最终提取的特征向量输入全连接层,通过softmax层输出储集空间的类型及其含量;计算实际输出与期望输出之间的误差,若满足精度要求,即可停止训练,否则,能够针对油气储层中的储集空间类型进行自动识别和含量计算,获得准确、可靠的人工智能分类结果。 |
专利类型: | 发明专利 |
国家地区组织代码: | 陕西;61 |
申请人: | 西京学院 |
发明人: | 杨莎莎;刘恺德;权娟娟;孙佳伟 |
专利状态: | 有效 |
申请日期: | 2019-09-11T00:00:00+0800 |
发布日期: | 2019-12-20T00:00:00+0800 |
申请号: | CN201910857195.4 |
公开号: | CN110596166A |
代理机构: | 西安智大知识产权代理事务所 |
代理人: | 王晶 |
分类号: | G01N23/2202(2018.01);G;G01;G01N;G01N23 |
申请人地址: | 710123 陕西省西安市长安区西京路1号 |
所属类别: | 发明专利 |