[发明专利]一种基于深度学习的煤岩数据生成及渗透率预测方法在审
| 申请号： | 202310270473.2 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116503323A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 马立涛;徐长贵;李洋冰;胡维强;刘成;李盼盼;柳雪青;刘再振;张波;王威;姜洋;黄英;陈建奇;杨江浩 | 申请（专利权）人： | 中海油能源发展股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/194;G06F18/213;G06T7/136;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 天津市尚仪知识产权代理事务所(普通合伙) 12217 | 代理人： | 杨盼盼 |
| 地址： | 100010 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的煤岩数据生成及渗透率预测方法，对煤岩二维切片图像进行预处理，拼接图像得到三维二值化数据；使用CGAN模型生成图像数据，采用斯托克斯方程和达西定律进行渗透率计算；通过构建CNN和Transformer结构的并行化特征提取，得到融合特征进行渗透率预测。本发明采用Transform模型+CNN模型建立具有空间特征选择以及序列特征补充来预测渗透率，保证了序列图的相关性特征，得到更高精度的预测结果。通过深度学习，弥补了数据不足带来的模型欠拟合的问题，并为大尺寸图像在卷积过程中训练困难，提供一种基于融合采样图像切片以及非采样切片的特征，为模型训练带来更高的可行性，便于模型训练以及减小对训练设备的需求，增强其方案的部署可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数据 生成 渗透 预测 方法 | ||
【主权项】：
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