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龍圖騰網獲悉中國科學技術大學申請的專利用于制備微流控芯片的方法、微觀可視化實驗裝置及方法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：CN120421060B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510924171.1，技術領域涉及：B01L3/00；該發明授權用于制備微流控芯片的方法、微觀可視化實驗裝置及方法是由張子涵;余昊;王全;李博;陶嘉平;孟思煒;劉合;吳恒安設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于制備微流控芯片的方法、微觀可視化實驗裝置及方法在說明書摘要公布了：本申請提供了用于制備微流控芯片的方法、微觀可視化實驗裝置及方法，屬于微流控芯片技術領域。制備方法包括：通過電子束成像技術，獲取掃描圖片；對掃描圖片進行特征抽取，生成對應的特征向量，利用預設的礦物與孔縫識別向量空間對特征向量進行判斷，得到過渡分類特征向量；計算待識別特征屬于各種特征的概率，并結合預設的識別規則，識別待識別特征的類別，以形成巖芯識別的三維重構；基于三維重構的特征分布，并利用斷裂模擬技術，得出壓裂后的特征分布；制備微流控芯片。本申請對特征進行分類，并利用巖心重構與斷裂模擬技術，得出壓裂后縫網分布的真實特征；還根據目標滲透率設計適用于流動研究的微流控芯片，以有效模擬其滲透流動特性。

本發明授權用于制備微流控芯片的方法、微觀可視化實驗裝置及方法在權利要求書中公布了：1.一種用于制備微流控芯片的方法，其特征在于，所述方法包括： 對于預設形狀的待測巖芯樣品，在利用鎵離子束進行連續切割時，通過電子束成像技術，獲取所述待測巖芯樣品的掃描圖片； 對所述掃描圖片進行特征抽取，生成對應的特征向量，并利用預設的礦物與孔縫識別向量空間對所述特征向量進行判斷，得到過渡分類特征向量； 基于所得到的過渡分類特征向量，計算待識別特征屬于各種特征的概率，并結合預設的識別規則，識別所述待識別特征的類別，以形成巖芯識別的三維重構； 基于所形成的三維重構的特征分布，并利用斷裂模擬技術，得出壓裂后的特征分布；以及 基于所述壓裂后的特征分布，制備微流控芯片； 所述基于所得到的過渡分類特征向量，計算待識別特征屬于各種特征的概率，包括： 將所述各種特征分為第一特征與第二特征，所述第一特征為孔隙裂縫，所述第二特征為礦物； 計算所述過渡分類特征向量到礦物在預設網絡的空間特征中心點的距離，并計算所述過渡分類特征向量到孔隙裂縫在預設網絡的空間特征中心點的距離，得到孔隙裂縫的概率； 對于所述第二特征中的多種礦物，計算所述過渡分類特征向量到每種礦物在預設網絡的空間特征中心點的距離，得到每種礦物的概率；以及 基于所得到的每種礦物的概率，生成概率分布向量； 所述結合預設的識別規則，識別所述待識別特征的類別，包括： 將所述待識別特征分為孔隙裂縫與多種礦物； 當孔隙裂縫的概率超過第一閾值時，識別為孔隙裂縫； 當孔隙裂縫的概率小于所述第一閾值時，識別為非孔隙裂縫； 當任一礦物的概率超過第二閾值時，識別對應礦物類別； 當所有礦物的概率均小于所述第二閾值，則篩選概率大于第三閾值的礦物類別集合，并結合力學上位類別，進行礦物類別的識別， 其中，所述第一閾值大于所述第二閾值，所述第二閾值大于所述第三閾值， 所述結合力學上位類別，進行礦物類別的識別，包括： 若礦物類別集合中的礦物屬于同一力學上位類別，則識別為該類別； 若礦物類別集合中的礦物屬于多個力學上位類別，則識別為最高的類別， 其中，預設網絡為訓練好的卷積神經網絡。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學技術大學，其通訊地址為：230002 安徽省合肥市金寨路96號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。