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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119471855B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510059128.3
申请日：2025-01-15
IPC: G01V11/00 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于测井数据处理解释技术领域，公开了基于最优窗口小波变换的测井曲线分层预测方法及系统，该方法对取心井和非取心井的测井曲线进行预处理；对自然伽马测井曲线进行人工分层以及沉积微相分析；分别对自然伽马测井曲线和自然电位测井曲线进行小波变换，得到最优窗口大小；根据最优窗口大小对非取心井进行分层；对分层点进行合并，得到测井曲线的最佳自动分层效果。本发明通过人工分层与自动分层的相互对比约束，利用损失函数确定自然伽马GR曲线和自然电位SP曲线小波变换模极大值的最佳窗口大小，并采用GR曲线和SP曲线分别进行分层，最后进行分层后处理，有效减少漏分、错分，得到最佳自动分层效果。
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公开(公告)号：CN110473218A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910676307.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极坐标系梯度变化的类圆环边缘检测方法，利用极坐标系转换来计算梯度，先将原始笛卡尔系数据体使用canny或sobel算子，提取到可靠的极坐标系参照物，或者指定一个可靠的极坐标系中心，建立极坐标系；再将笛卡尔系数据体转换为极坐标系数据体；然后计算极坐标系数据体沿极坐标方向的梯度数据体；最后使用canny或sobel算子进行边缘检测；本发明解决了传统边缘检测方法沿笛卡尔坐标系方向计算梯度导致在圆形边缘及球形边缘上的检测效果较差的问题，本发明采用极坐标系转换，通过计算半径方向上的梯度，提高弧线边缘检测的成功率。
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公开(公告)号：CN115147432A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210787746.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明设计了一种基于深度残差语义分割网络的初至拾取方法，其包括：步骤S1、构建初至训练集、验证集及测试集；步骤S2、构建深度残差语义分割网络结构；步骤S3、根据步骤S1的训练集、验证集及测试集对步骤S2构建的深度残差语义分割网络结构进行训练，获取初至拾取网络模型；步骤S4、根据步骤S3训练得到的初至拾取网络模型对全部实际地震数据进初至拾取。本申请采用非对称式的编码器‑译码器结构，并使用亚像素卷积实现特征图的高分辨率重建，同时编码器与译码器之间的跳跃连接，提高了初至自动拾取的精度和效率，最终通过使用深度残差语义分割网络结构对地震资料训练得到初至拾取模型，实现了训练耗时短，模型拾取初至准确率高的技术效果。
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公开(公告)号：CN119471855A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510059128.3
申请日：2025-01-15
IPC: G01V11/00 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于测井数据处理解释技术领域，公开了基于最优窗口小波变换的测井曲线分层预测方法及系统，该方法对取心井和非取心井的测井曲线进行预处理；对自然伽马测井曲线进行人工分层以及沉积微相分析；分别对自然伽马测井曲线和自然电位测井曲线进行小波变换，得到最优窗口大小；根据最优窗口大小对非取心井进行分层；对分层点进行合并，得到测井曲线的最佳自动分层效果。本发明通过人工分层与自动分层的相互对比约束，利用损失函数确定自然伽马GR曲线和自然电位SP曲线小波变换模极大值的最佳窗口大小，并采用GR曲线和SP曲线分别进行分层，最后进行分层后处理，有效减少漏分、错分，得到最佳自动分层效果。
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公开(公告)号：CN110473218B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910676307.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极坐标系梯度变化的类圆环边缘检测方法，利用极坐标系转换来计算梯度，先将原始笛卡尔系数据体使用canny或sobel算子，提取到可靠的极坐标系参照物，或者指定一个可靠的极坐标系中心，建立极坐标系；再将笛卡尔系数据体转换为极坐标系数据体；然后计算极坐标系数据体沿极坐标方向的梯度数据体；最后使用canny或sobel算子进行边缘检测；本发明解决了传统边缘检测方法沿笛卡尔坐标系方向计算梯度导致在圆形边缘及球形边缘上的检测效果较差的问题，本发明采用极坐标系转换，通过计算半径方向上的梯度，提高弧线边缘检测的成功率。
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