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龙图腾网获悉武汉中旺亿能科技发展有限公司申请的专利一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120318439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510808797.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统是由胡望水;柴华;汪成霖;何平;吕宿;谢培予;高梦寒设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于油气勘探开发技术领域，提供一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统。该方法通过油层数智模型确定CT扫描参数获取油层三维灰度图像，经与电镜图像比对建立标准化三维数字模型；以其为基础利用卷积神经网络创建深度学习标准模型，提取含油率、含油饱和度等参数；依据样本实验和分析确定判断标准，构建不同类型油层评价标准和数字三维模型，进而筛选出优势目标层段。系统包含数据采集、模型构建、参数提取和评价决策模块，用于实现该方法。本发明解决了现有测量不准确问题，提高了油层含油性定量预测的真实性与准确性，提升了石油勘探开发效率，降低了成本。

本发明授权一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法，其特征在于，包括： 通过油层CT扫描获取油层三维灰度图像，然后利用油层三维灰度图像建立油层含油性标准化三维数字模型； 基于油层含油性标准化三维数字模型，通过油层三维灰度图像的深度学习，创建油层含油性深度学习标准模型； 基于油层含油性深度学习标准模型，应用深度学习算法提取油层含油性数字化结果模型，获得油层含油性描述参数含油率、含油饱和度； 获取油层含油性表征参数含油率、含油饱和度的判断标准，并基于所述判断标准，以所述油层含油率、含油饱和度确定不同类型油层的评价标准； 基于所述不同类型油层含油率、含油饱和度确定油层的评价标准构建所述不同类型油层含油性数字三维模型； 基于不同类型油层含油性数字三维模型和不同类型油层的评价标准，评价优选确定油层优势目标层段； 所述利用油层三维灰度图像建立油层三维数字模型，包括： 采用图像配准算法，利用场发射扫描电镜灰度图像和聚焦离子束扫描电镜油层灰度图像，与CT扫描获取的油层三维灰度图像进行比对，通过对比图像中的特征信息，对CT扫描获取的油层三维灰度图像进行标定与验证，基于比对结果，建立油层CT扫描的油层含油性标准化三维数字模型； 所述基于油层含油性标准化三维数字模型，通过油层三维灰度图像的深度学习，创建油层含油性深度学习标准模型，包括： 以油层含油性标准化三维数字模型为基础，采用卷积神经网络作为深度学习模型架构，在模型训练过程中，将CT扫描获取的油层三维灰度图像作为训练数据，对模型进行多轮训练，通过反向传播算法不断调整模型的参数，从而创建出油层含油性深度学习标准模型。

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