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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591030B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110941656.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多GPU的重力梯度数据灵敏度矩阵压缩及调用方法，涉及地球物理正反演技术领域；首先建立重力梯度数据各分量的灵敏度矩阵的等价计算公式，然后计算各GPU中分得灵敏度矩阵元素的范围和数量等参数，利用GPU并行计算压缩后的灵敏度矩阵，最后获取待参加计算的灵敏度矩阵元素索引，换算其在压缩矩阵中的索引并读取数值，从而实现大规模重力梯度数据不同梯度分量或全张量梯度数据的快速正反演；经验证，本发明能够有效提高重力梯度数据正反演的计算规模和大规模重力梯度数据联合反演的计算效率；还适用于重、磁异常等其他类型的位场数据正反演领域，也适用于单GPU的情况。(56)对比文件Commer, M.Three-dimensional gravitymodelling and focusing inversion usingrectangular meshes.GeophysicalProspecting.2011,第59卷(第5期),966-979.Hou Zhen-Long etc.3D densityinversion of gravity gradiometry datawith a multilevel hybrid parallelalgorithm.APPLIED GEOPHYSICS.2019,第16卷(第2期),141-152.侯振隆 等.基于深度加权的重力梯度数据联合相关成像反演.东 北 大 学 学 报 ( 自然 科 学 版 ).2020,第41卷(第11期),1628-1632.候振隆 等.重力梯度欧拉反褶积及其在文顿盐丘的应用.石油地球物理勘探.2019,第54卷(第2期),472-480.Zhenlong Hou etc.Multi-GPU parallelalgorithm design and analysis forimproved inversion of probabilitytomography with gravity gradiometry data.Applied Geophysics.2017,18-27.
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公开(公告)号：CN114638992A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210274629.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T7/11 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的显微镜下岩矿石图像识别方法，涉及矿产勘查中的岩矿石鉴定领域，首先，进行矿石标本数据采集并在显微镜下拍摄图像；其次，根据不同矿物在显微镜下的特征，通过人工观察进行初步的种类划分与归类；然后，对获取的图像数据进行增强和处理，创建训练集与测试集；最后，利用U‑net卷积神经网络进行训练并测试，计算矿物含量与识别准确率。本发明能够有效提高显微镜下岩矿石识别鉴定的效率，基于人工智能的识别方法还能有效避免人为主观干扰，降低人工成本，适用于大批量岩矿石样本的自动化识别，对于研究深部地壳结构、实现矿体的精准圈定，以及矿山生产中的岩矿石分类提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN112199859A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011154886.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种重力梯度数据联合反演的方法，涉及地球物理反演技术领域，针对目前重力梯度数据反演的空间分辨率不足等问题，在聚焦反演基础上引入梯度深度加权函数和基于对/指数变换的物性约束等方法，联合全张量梯度数据中的6个分量，使用非线性共轭梯度法实现三维密度反演。同时，为提升反演的可视化效果与可操作性，基于Python语言和PyQt、Matplotlib等工具包为提出的反演方法开发了可视化功能的软件平台，本发明有效提高了临近地质体的区分能力和目标体纵向空间成像能力；其软件平台及开发方法具有易用、实用等优点。
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公开(公告)号：CN112199859B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011154886.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种重力梯度数据联合反演的方法，涉及地球物理反演技术领域，针对目前重力梯度数据反演的空间分辨率不足等问题，在聚焦反演基础上引入梯度深度加权函数和基于对/指数变换的物性约束等方法，联合全张量梯度数据中的6个分量，使用非线性共轭梯度法实现三维密度反演。同时，为提升反演的可视化效果与可操作性，基于Python语言和PyQt、Matplotlib等工具包为提出的反演方法开发了可视化功能的软件平台，本发明有效提高了临近地质体的区分能力和目标体纵向空间成像能力；其软件平台及开发方法具有易用、实用等优点。
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公开(公告)号：CN113591030A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110941656.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多GPU的重力梯度数据灵敏度矩阵压缩及调用方法，涉及地球物理正反演技术领域；首先建立重力梯度数据各分量的灵敏度矩阵的等价计算公式，然后计算各GPU中分得灵敏度矩阵元素的范围和数量等参数，利用GPU并行计算压缩后的灵敏度矩阵，最后获取待参加计算的灵敏度矩阵元素索引，换算其在压缩矩阵中的索引并读取数值，从而实现大规模重力梯度数据不同梯度分量或全张量梯度数据的快速正反演；经验证，本发明能够有效提高重力梯度数据正反演的计算规模和大规模重力梯度数据联合反演的计算效率；还适用于重、磁异常等其他类型的位场数据正反演领域，也适用于单GPU的情况。
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