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龍圖騰網獲悉武漢中旺億能科技發展有限公司申請的專利一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318439B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510808797.6，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法及系統是由胡望水;柴華;汪成霖;何平;呂宿;謝培予;高夢寒設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于油氣勘探開發技術領域，提供一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法及系統。該方法通過油層數智模型確定CT掃描參數獲取油層三維灰度圖像，經與電鏡圖像比對建立標準化三維數字模型；以其為基礎利用卷積神經網絡創建深度學習標準模型，提取含油率、含油飽和度等參數；依據樣本實驗和分析確定判斷標準，構建不同類型油層評價標準和數字三維模型，進而篩選出優勢目標層段。系統包含數據采集、模型構建、參數提取和評價決策模塊，用于實現該方法。本發明解決了現有測量不準確問題，提高了油層含油性定量預測的真實性與準確性，提升了石油勘探開發效率，降低了成本。

本發明授權一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種CT掃描油層含油性的深度學習定量表征方法，其特征在于，包括： 通過油層CT掃描獲取油層三維灰度圖像，然后利用油層三維灰度圖像建立油層含油性標準化三維數字模型； 基于油層含油性標準化三維數字模型，通過油層三維灰度圖像的深度學習，創建油層含油性深度學習標準模型； 基于油層含油性深度學習標準模型，應用深度學習算法提取油層含油性數字化結果模型，獲得油層含油性描述參數含油率、含油飽和度； 獲取油層含油性表征參數含油率、含油飽和度的判斷標準，并基于所述判斷標準，以所述油層含油率、含油飽和度確定不同類型油層的評價標準； 基于所述不同類型油層含油率、含油飽和度確定油層的評價標準構建所述不同類型油層含油性數字三維模型； 基于不同類型油層含油性數字三維模型和不同類型油層的評價標準，評價優選確定油層優勢目標層段； 所述利用油層三維灰度圖像建立油層三維數字模型，包括： 采用圖像配準算法，利用場發射掃描電鏡灰度圖像和聚焦離子束掃描電鏡油層灰度圖像，與CT掃描獲取的油層三維灰度圖像進行比對，通過對比圖像中的特征信息，對CT掃描獲取的油層三維灰度圖像進行標定與驗證，基于比對結果，建立油層CT掃描的油層含油性標準化三維數字模型； 所述基于油層含油性標準化三維數字模型，通過油層三維灰度圖像的深度學習，創建油層含油性深度學習標準模型，包括： 以油層含油性標準化三維數字模型為基礎，采用卷積神經網絡作為深度學習模型架構，在模型訓練過程中，將CT掃描獲取的油層三維灰度圖像作為訓練數據，對模型進行多輪訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，從而創建出油層含油性深度學習標準模型。

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