[发明专利]一种基于深度神经网络模型的油源分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310142466.4 | 申请日： | 2023-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN116070148A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 苏恺明;徐耀辉;李阳;严刚 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06Q50/02;G06F30/27 |
| 代理公司： | 北京一枝笔知识产权代理事务所(普通合伙) 11791 | 代理人： | 李镇 |
| 地址： | 434023 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络模型的油源分类方法及系统。该方法包括采集研究区目标层位潜在烃源岩抽提物和砂岩抽提物的生物标志物数据；根据研究区石油地质条件和样品数量对烃源岩抽提物进行分类，得到烃源岩分类方案；根据烃源岩分类方案，对各个烃源岩抽提物的生物标志物数据进行标签赋值，构建适合于监督学习的数据集；构建深度神经网络模型；根据数据集对深度神经网络模型进行训练和优化，得到优化后的深度神经网络模型；根据优化后的深度神经网络模型对砂岩抽提物进行分类，得到砂岩抽提物的油源预测结果。通过采用深度神经网络模型能够提高石油地质勘探的精细度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 模型 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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