刘烨
- 作品数：26 被引量：123H指数：6
- 供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程环境科学与工程更多>>
- 多色彩空间下的岩石图像识别研究被引量：21
- 2014年
- 为了实现相对简单且高效的岩石图像识别研究,提出一个岩石图像分类的自动模式识别方法。方法利用岩石的原始色彩图像结合其形态学变换,统计不同色彩通道的标准算术值来描述特征空间,通过神经网络建立特征空间与岩石图像类别之间的映射关系。使用来自鄂尔多斯盆地的100幅岩石薄片图像对算法进行测试,其结果表明在不同色彩空间下的岩石图像自动识别正确率达95%以上。因此,基于不同色彩空间的自动分类方法能够实现快速的岩石图像类型识别,其结果具有较高的准确性与可靠性。
- 郭超刘烨
- 关键词：模式识别神经网络
- 基于Attention-LSTM的机械钻速时序特征表征与预测方法
- 基于Attention‑LSTM模型机械钻速时序特征表征与预测方法，包括以下步骤：步骤S1、选取某地区采集的三口井的钻井数据，数据以米为单位来作为时间序列数据集的间隔单位，使用其获取到属性数据进行对井的钻速预测；步骤S2...
- 刘烨张富强杨硕鹏伍佳朱文瑞韩雨伯
- 基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构被引量：14
- 2015年
- 由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。
- 程国建殷娟娟刘烨李小和马微
- 关键词：数字岩心图像处理多点地质统计学
- 基于概率神经网络的岩石薄片图像分类识别研究被引量：21
- 2013年
- 为实现岩石薄片图像孔隙识别的自动化,提出了一种基于聚类分割和神经网络相结合的分类识别方法。首先在图像中应用Kmeans聚类分割算法,将岩石图像分割为背景岩石和目标孔隙两类,并分别提取足够特征进行分类测试,效果良好。其次选100幅岩石图像,每组5幅图像共20组,每组200个数据进行验证。实验表明,建立好的概率神经网络可以准确分类识别出目标孔隙,识别平均正确率为95.12%,已达到实际应用需要。
- 程国建杨静黄全舟刘烨
- 关键词：概率神经网络模式识别
- 一种基于联邦学习框架和双向LSTM的钻井数据机械转速预测方法、系统、设备及介质
- 一种基于联邦学习框架和双向LSTM的钻井数据机械转速预测方法、系统、设备及介质，方法包括：将石油钻井的数据进行处理，得到最终的训练集和测试集，构建基于联邦学习框架和双向LSTM模型，得到初步预测结果，根据初步预测结果，构...
- 刘烨张家丰
- 矿物组分识别与智能解释在不同岩性之间的信息共享与迁移学习
- 2024年
- 在地球科学领域,岩石微观观测数据的采集过程繁琐且效率低下,这不仅增加了研究成本,降低了可靠性,同时也限制了数据的开源共享。此外,由于岩性的多样性和观测手段的差异,单一数据集的规模通常较小,这对于依赖大规模数据集的深度学习框架而言是一大挑战。为此,本研究探索迁移学习如何促进不同岩性间的信息共享,并通过此机制提高矿物组分识别与智能解释任务的模型性能。通过采集不同区域、岩性、矿物组分和偏光模式下的铸体薄片样本,本文深入研究了深度学习模型在不同观测对象和手段下的迁移学习机制,并聚焦于探索地质信息的深层表征。研究成果不但揭示了迁移学习在促进地质学领域信息共享与模型性能提升中的关键作用,还为自动化和智能化地质认识融合奠定了基础。实验结果显示,通过迁移学习,本文模型在智能解释任务中的准确率显著提高,从53.3%提高至98.73%,而在矿物组分识别任务中,准确率也实现了近10%的提升。这些成果证明了迁移学习在地质学领域内解决实际问题和提高模型泛化能力、性能和稳定性方面的巨大潜力。
- 刘烨韩雨伯朱文瑞
- 华庆长6油藏CO2驱泡沫体系评价研究
- 随着低渗油藏所占比例的不断增长，加之低渗油藏开采难度大，如何合理高效开采低渗油气藏成为重要课题。 根据华庆长6的油藏特性，首先开展6种起泡剂进行性能优化评价实验，包括初选、浓度、温度、耐盐性、耐油性这五个方面的测试，最...
- 刘烨
- 关键词：低渗油气藏油气开采起泡剂
- 文献传递
- 一种基于GPU端加速的粒子群优化方法、系统、设备及介质
- 一种基于GPU端加速的粒子群优化方法、系统、设备及介质，该方法首先将数据初始化操作迁移到GPU端，减少IO的损失，随后又加入了线程自适应与线程复用模块，从线程管理角度进一步提高了传统PSO算法在大量粒子并行计算过程中的执...
- 刘烨伍佳杨硕鹏张富强
- 基于神经网络的测井曲线砂体解释与应用研究
- 2015年
- 为解决测井曲线人工砂体解释工作的繁琐性与主观性影响,提出一种基于测井曲线中砂体统计参数的自动解释方法,用于测井曲线的砂体分类工作。以工区内已解释砂体的统计参数作为神经网络训练数据,选择孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、砂厚和深度作为输入,输出是对应砂体的解释结果。使用鄂尔多斯盆地某区块1 000余组测井曲线砂体样本数据对神经网络进行训练,选择2组不同的砂体数据测试神经网络的自动解释及其应用效果,结果表明该方法对测井曲线砂体自动分类的正确率分别为92.4%和89.8%。实验数据测试证明,该方法能够自动、快速地实现测井曲线砂体解释,从而协助工程人员进行可靠、高效的砂体识别与分类工作。
- 刘烨郭超马微程国建
- 关键词：测井解释神经网络鄂尔多斯盆地
- 一种基于上下文编码器的油气图像脱敏方法
- 一种基于上下文编码器的油气图像脱敏方法，其步骤包括：(1)、制作供网络训练使用的图像数据集；(2)、构造网络模型，包括生成网络模型和对抗网络模型；(3)、构造网络联合损失函数；(4)、模型迭代优化过程；(5)、得到结果模...
- 刘烨李帆田亚娟曹杰张启迪李荣郭开睿任辉李学勇吕锦涛刘天阳
