一种基于循环神经网络的岩心图像三维重建方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于循环神经网络的岩心图像三维重建方法，包括以下步骤：(1)设计基于循环神经网络的新型岩心图像三维重建网络结构3D‑PMRNN；(2)设计基于长短时记忆网络和和自编码模型的三维岩心图像生成模型；(3)设计基于梯度图像的损失函数L_g；(4)设计基于孔隙度的损失函数L_porosity；(5)基于上述模型与损失函数，完成训练，获得图像三维重建模型3D‑PMRNN；(6)基于所述的3D‑PMRNN模型，利用其中的生成模型，完成对数字岩心图像的三维重建。本发明提出的网络具有较好的稳定性，对均质、非均质岩心图像均有较好的重建效果，在石油地质领域有重要的应用价值。

基本信息

专利标题：

一种基于循环神经网络的岩心图像三维重建方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114519781A

申请号：

CN202011296884.1

公开（公告）日：

2022-05-20

申请日：

2020-11-18

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

何小海张帆滕奇志吴晓红夏智鑫陈洪刚卿粼波

申请人：

四川大学

申请人地址：

四川省成都市武侯区一环路南一段24号

代理机构：

代理人：

优先权：

CN202011296884.1

主分类号：

G06T17/05

IPC分类号：

G06T17/05 G06N3/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06T

一般的图像数据处理或产生

G06T17/00

用于计算机制图的3D建模

G06T17/05

地理模型

法律状态

2022-06-07 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06T 17/05
申请日 : 20201118

2022-05-20 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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