发明专利 已授权

基于轻量级多尺度自适应融合网络模型的岩性识别方法

📄 申请号:CN202410249054.5 📄 发布日:2026/09/04

著录项目信息

申请日
2024-03-05
公开号
CN117994665B
公开日
2025-08-08
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

地质勘探, 石油天然气勘探, 矿物识别, 岩性分类, 测井分析

摘要

本发明公开了基于轻量级多尺度自适应融合网络模型的岩性识别方法,属于地质勘探领域,包括:构建由数据多尺度预处理模块、多尺度自适应加权卷积神经网络模块、通道注意力模块和微调模块组成的轻量级多尺度自适应融合网络模型;采用数据多尺度预处理模块对采集的数据进行多尺度数据预处理;采用多尺度自适应加权卷积神经网络模块对预处理后的岩性数据进行多尺度自适应加权处理;采用通道注意力模块对多尺度生成的特征图进行动态组合;采用微调模块进一步优化模型的输出;采用动态焦点损失函数对模型进行训练;采用训练好的模型进行岩性识别。本发明有效的缓解了岩性数据的类不平衡问题,提高了岩性识别的准确率。

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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