[发明专利]基于U-Net全卷积深度神经网络的微观孔隙识别方法在审
| 申请号： | 201910986524.5 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN112700395A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 葛强;杨志芳;李晓明;晏信飞;曹宏 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 孙乳笋;周永君 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于U‑Net全卷积深度神经网络的微观孔隙识别方法，方法包括：基于岩石的CT扫描图像生成岩石孔隙的样本数据；将所述岩石孔隙的样本数据输入至预先训练的U‑Net全卷积深度神经网络模型，得到岩石孔隙的识别结果。本发明能够减少参数数量，减少对标签样本的依赖，能够有效提高岩石孔隙的识别精度，并且识别精度可以达到像素级别，进而提高地球物理的勘探效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 卷积 深度 神经网络 微观 孔隙 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国石油天然气股份有限公司，未经中国石油天然气股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910986524.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
