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龍圖騰網(wǎng)獲悉西南石油大學(xué)申請的專利一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115456867B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211144971.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/04；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法是由陳雁;嚴(yán)兆;李洋冰;方全堂;楊志平;鄧偉;李鵬旗;閆天宇;安玉釧設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法，包括以下步驟：S1：將三維數(shù)字巖心圖像轉(zhuǎn)換為巖心序列切片；S2：將巖心序列切片轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像矩陣；S3：將數(shù)字圖像矩陣作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)；S4：將巖心序列切片作為改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并得到時序特征；S5：將時序特征輸入至訓(xùn)練好的生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，生成預(yù)測巖心圖像，并將預(yù)測巖心圖像轉(zhuǎn)換為最新的數(shù)字圖像矩陣，繼續(xù)下一張三維數(shù)字巖心圖像重構(gòu)。本發(fā)明利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠精確的獲得樣本序列圖片的時序特征，且生成對抗網(wǎng)絡(luò)能夠生成清晰的數(shù)字巖心切片，將兩者結(jié)合能夠預(yù)測生成清晰的數(shù)字巖心序列圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)字巖心重構(gòu)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集三維數(shù)字巖心圖像，并將三維數(shù)字巖心圖像轉(zhuǎn)換為巖心序列切片； S2：對巖心序列切片進行預(yù)處理，將巖心序列切片轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像矩陣； S3：將三維數(shù)字巖心圖像的數(shù)字圖像矩陣作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)； S4：將巖心序列切片作為改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并得到時序特征； S5：將時序特征輸入至訓(xùn)練好的生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，生成預(yù)測巖心圖像，并將預(yù)測巖心圖像轉(zhuǎn)換為最新的數(shù)字圖像矩陣，繼續(xù)下一張三維數(shù)字巖心圖像重構(gòu)； 所述步驟S4中，訓(xùn)練改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法為：設(shè)置步長為20的滑動窗口，通過滑動窗口將20張巖心序列切片依次作為改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，依次進行訓(xùn)練； 所述改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第三層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第四層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第五層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第六層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第七層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第八層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第九層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第十層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述第一層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第三層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第四層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第五層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第六層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第七層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第八層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第九層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)相同，均包括卷積層、歸一化層和LeakyReLu激活函數(shù)層；所述第十層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括全連接層和LSTM層； 所述第一層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收512*512分辨率的圖像特征，并輸出256*256分辨率的圖像特征；所述第二層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收256*256分辨率的圖像特征，并輸出128*128分辨率的圖像特征；所述第三層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收128*128分辨率的圖像特征，并輸出64*64分辨率的圖像特征；所述第四層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收64*64分辨率的圖像特征，并輸出32*32分辨率的圖像特征；所述第五層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收32*32分辨率的圖像特征，并輸出16*16分辨率的圖像特征；所述第六層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收16*16分辨率的圖像特征，并輸出8*8分辨率的圖像特征；所述第七層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收8*8分辨率的圖像特征，并輸出4*4分辨率的圖像特征；所述第八層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收4*4分辨率的圖像特征，并輸出2*2分辨率的圖像特征；所述第九層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收2*2分辨率的圖像特征，并輸出1*1分辨率的圖像特征；所述第十層記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于接收2*2分辨率的圖像特征，并輸出向量大小為1024的時序特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西南石油大學(xué)，其通訊地址為：610500 四川省成都市新都區(qū)新都大道8號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。