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公开(公告)号：CN118628453A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410711136.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变差函数的训练图像平稳性定量评价方法，通过变差函数计算训练图像的空间平稳性强弱，从而为判别训练图像是否适用于建模提供客观的量化指标。首先通过变差函数来量化训练图像的空间不同锚点与其它区域间的变异性差异，得到锚点距离模型。接着通过锚点距离模型来计算该锚点的平稳性系数，最终通过统计所有距离模型的平稳系数，形成对训练图像的平稳性量化指标。本发明旨在解决训练图像平稳性量化的局限性，大大提高了图像分析的准确性和效率，系统评估训练图像的平稳性，为地质建模提供更准确、更可靠的空间变异性分析方法。
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公开(公告)号：CN117115368A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310894687.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 长江大学
IPC: G06T17/05 , G06T5/00 , G06V20/17 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的野外露头构型解释方法、系统、介质及设备，其方法包括以下步骤：获取基于无人机对野外露头考察区域按预设摄影条件进行摄影得到的野外露头图像；对所述野外露头图像进行优化筛选；调用Context Capture软件根据优化筛选后的所述野外露头图像构建三维数字野外露头模型，在所述三维数字野外露头模型中选取典型目标露头剖面图像，并获取所述典型目标露头剖面图像的构型单元级次划分结果；根据所述构型单元级次划分结果，获取露头定量化几何参数；适用范围更广更安全、更加智能化、更加自动化、能够有效提供野外高分辨率影像、获取更加丰富的地质数据体，从而进行野外露头三维数字建模，构型单元自动化精细解剖。
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公开(公告)号：CN117876629A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410065297.3
申请日：2024-01-16
Applicant: 长江大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种浅海相三角洲储层训练图像生成方法、系统、介质及设备，其方法包括以下步骤：构建单期浅海相三角洲储层训练图像的初始三维网格模型；在所述初始三维网格模型中依次构建三角洲平原沉积相、前积砂体沉积相及泥质夹层沉积相，得到单期三维沉积模型；叠加两个单期三维沉积模型，得到多期三维沉积模型；在所述多期三维沉积模型的三角洲平原沉积相中构建河道沉积相，得到浅海相三角洲储层训练图像；本发明可以生成三维训练图像，有助于更好地表征地下储层的空间结构和变异性，从而提高对储层特性的预测和建模能力。
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公开(公告)号：CN115291277A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210008064.0
申请日：2022-01-06
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开一种少井条件下基于多属性智能融合的储层构型解释方法，包括：建立多级别构型模式；提取目的层层间多种地震属性；建立地震属性与钻井砂体厚度的相关性，进行地震属性优选；针对地震属性进行自相关分析和聚类分析，形成聚类分析属性融合图；在聚类分析属性融合图上设置虚拟井位，计算虚拟井点处砂体厚度；设计深度学习网络，将多种地震属性作为网络的输入层；随机处理将输入数据的划分为训练集和验证集，通过学习训练输出人工智能融合属性；基于人工智能融合属性及单井构型解释结果，分级次刻画构型空间展布。本发明提高了少井条件下地震融合属性表征不同级次构型单元界面的能力，大大增加少井情况下各级次成因砂体预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115168943B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210689534.4
申请日：2022-06-16
Applicant: 长江大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种河道相与物性同步模拟方法、系统及存储介质，其方法包括：获取辫状河储层第一期河道砂体的宽度范围和厚度范围；根据第一期河道砂体的宽度范围和厚度范围，通过Fluvsim方法建立第一期河道相模型，并获取第一期河道砂地比；通过第一期河道相模型控制并模拟第一期河道物性模型；在同一辫状河储层中获取下一期河道砂体的宽度范围和厚度范围，并通过Fluvsim方法在前一次河道相模型的基础上建立下一期河道相模型，直至各期河道的总砂地比大于或等于预设河道砂地比时，建立最终河道相模型和最终河道物性模型。本发明解决了当辫状河多期河道因互相切割叠置而导致的难以表征河道砂体内部复杂非均质性及针对厚层砂体广泛连通的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117766040B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202311792058.X
申请日：2023-12-25
Applicant: 长江大学
IPC: G16C20/10 , G06F30/20 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种曲流河点坝泥质夹层的建模方法及装置，所述方法包括：获取曲流河的地质参数，生成包含多个控制点的河道矢量中线，计算每个控制点的曲率；根据河道矢量中线和地质参数对曲流河的河道和泥质夹层进行模拟，得到曲流河网格模型；利用预设的椭球体移除算法对泥质夹层进行剥蚀，得到曲流河点坝泥质夹层河道模型。本发明对曲流河的夹层进行刻画，能更真实地展示曲流河的地貌特征，利用预设的椭球体移除算法对泥质夹层被侵蚀的过程进行模拟，能够更客观、更准确地对曲流河夹层进行模拟，为曲流河的研究提供了可靠的理论工具。
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公开(公告)号：CN117745971A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311519570.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提供一种将地质解释剖面数字化至三维地质模型的方法及系统，该方法包括：加载地质解释剖面和工区三维地质模型，加载井轨迹数据，将地质解释剖面中的图片像素与三维地质模型中的网格进行映射；获取顶底面与井轨迹的交点，计算具有相同垂向位置的井轨迹坐标点，将井轨迹坐标点连接并投影至水平面，构造连井折线段；判断网格点是否位于连井折线段上，若位于则确定网格点在连井剖面的相对位置；计算地质剖面图上具有相同垂向位置的井轨迹坐标点，根据网格点在连井剖面上的相对位置，计算网格点在剖面图上的映射像素；根据映射像素颜色对网格进行赋值。通过该方案可以实现剖面图的三维数字化建模，过程简单且能保障建模精度，提高建模效率。
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公开(公告)号：CN115168943A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210689534.4
申请日：2022-06-16
Applicant: 长江大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种河道相与物性同步模拟方法、系统及存储介质，其方法包括：获取辫状河储层第一期河道砂体的宽度范围和厚度范围；根据第一期河道砂体的宽度范围和厚度范围，通过Fluvsim方法建立第一期河道相模型，并获取第一期河道砂地比；通过第一期河道相模型控制并模拟第一期河道物性模型；在同一辫状河储层中获取下一期河道砂体的宽度范围和厚度范围，并通过Fluvsim方法在前一次河道相模型的基础上建立下一期河道相模型，直至各期河道的总砂地比大于或等于预设河道砂地比时，建立最终河道相模型和最终河道物性模型。本发明解决了当辫状河多期河道因互相切割叠置而导致的难以表征河道砂体内部复杂非均质性及针对厚层砂体广泛连通的问题。
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公开(公告)号：CN117973199B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410121390.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 长江大学
IPC: G06F30/27 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于单训练图像的生成对抗网络沉积相建模方法及装置，所述方法构建了金字塔结构的具有多级生成对抗网络的沉积相模拟模型，通过获取单幅真实沉积相训练图像，并根据所述训练图像生成多尺度的分级训练图像对每一级生成对抗网络进行训练，在训练过程中对各层网络中生成器的输出图像与预设条件的误差进行判断，当超过误差阈值时对输出图像进行修正，最后利用训练完备的沉积相模拟模型对基于给定的河道训练图像和沉积相生成条件进行沉积相的模拟。本发明降低了训练数据的获取成本，建模速度快、效率高，能够在满足给定条件的前提下对沉积相进行随机建模，对沉积相的不确定性进行模拟。
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公开(公告)号：CN118154798A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410296584.5
申请日：2024-03-15
Applicant: 长江大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和动态数据同化的地质建模方法，所述方法利用生成器神经网络根据初始输入向量建立初始地质模型；其次，根据预设物理约束代理网络得到初始地质模型对应的生产动态拟合数据；基于ES‑MDA方法根据拟合得到的数据和实际测量到的数据进行数据同化操作，根据数据误差对生成器神经网络的输入向量进行调整，对地质模型进行迭代更新，最终得到最优地质模型。本发明通过生成器神经网络将高维的地质模型用一维的随机向量表示，通过调整输入向量代替调整模型参数，减少计算时间和成本；通过ES‑MDA方法实现输入向量的数据同化，生成器网络基于同化后的输入向量生成满足动态数据的地质模型，提高了建模效率和模型精度。
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