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一种油气储集空间类型及其含量的识别方法
| 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 |
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