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龙图腾网获悉湖南睿图智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量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：CN119000486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411082398.8，技术领域涉及：G01N15/1429；该发明授权一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统是由李康军;罗江宏;王治顺;张嘉莉设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统，两腔室式的在线监测装置能够利用视窗模块为相机模组提供良好的视场，实现微米级实时光学成像与采集；配合改进的深度学习算法，能够提高分类和回归的准确性，得到更好的检测模型，进而更为快速、准确的计算出悬浮物颗粒中值粒径结果。通过对液面厚度进行分层，对不同流速下的不同层分别进行连续采样，并使用能量梯度函数对采样结果进行筛选，能够排除气泡、油滴等干扰物的影响，使得所采集的目标悬浮物样本更具代表性。扰流模块的设计，能够灵活调整注水水流形态，有针对性的形成多个对比参照例，有助于进一步排除气泡、油滴等干扰物的影响，提高结果精度。

本发明授权一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的油藏注水悬浮物颗粒直径中值测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将测量装置的系统上电，并连接进水管和出水管，通过导管将注水水流导入测量装置中，调整注水流速至第一速度； 步骤S2：将流经测量装置内视窗盒的注水水流分层，采集不同液位高度位置对应的油藏注水图像； 步骤S3：对分层采集的各层图像进行清晰度判断，丢弃清晰度不达标的图像，并将满足设定条件的清晰图像保存在测量装置的AI边缘计算模块； 步骤S4：利用改进的基于深度学习的检测算法对保存在AI边缘计算模块的图像进行分析，识别目标悬浮物颗粒； 所述步骤S4具体包括： 步骤S41：将满足设定条件的清晰图像进行裁剪，每张图像裁剪为5×5共25个子图； 步骤S42：对裁剪后的子图进行标注，标注出目标悬浮物颗粒，并将标注后的子图图像作为目标检测数据集； 步骤S43：采用改进的YOLOv8网络对目标检测数据集进行训练，得到检测模型，其中，在Neck部分插入CoT模块； 步骤S44：将训练好的检测模型部署在服务器，利用TensorRT进行推理加速，实现实时推理； 步骤S5：利用基于深度学习的HED算法对检测到的目标悬浮物颗粒进行边缘检测，将边缘拟合为圆形后计算直径； 步骤S6：统计不同直径范围内目标悬浮物颗粒分布情况； 步骤S7：调整注水流速至第二速度，重复步骤S2-S6； 所述步骤S7具体包括： 步骤S71：在进入视窗盒之前，通过扰流板对注水水流进行扰动，改变其流速及杂质分布形态； 步骤S72：重复步骤S2-S6，之后对所有统计得到的目标悬浮物颗粒直径的D50值进行加权； 步骤S8：将统计的目标悬浮物颗粒直径分布结果通过网络传输至岸侧。

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