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龙图腾网获悉中国石油大学(华东);中石化经纬有限公司胜利测井公司申请的专利一种基于深度学习的多尺度数字岩心图像构建方法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：CN115359317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211010378.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度学习的多尺度数字岩心图像构建方法是由孙建孟;迟蓬;张晋言;席习力;刘伟设计研发完成，并于2022-08-23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多尺度数字岩心图像构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多尺度数字岩心图像构建方法。本发明利用岩心试样制备柱塞样品并扫描，批量获取不同分辨率的岩心扫描图像并调整灰度值，基于SIFT特征对各岩心扫描图像进行图像匹配，基于深度学习方法建立双生成对抗网络模型，利用中、高分辨率岩心扫描图像训练第一生成对抗网络模型，生成双尺度数字岩心图像，再利用双尺度数字岩心图像和图像匹配后的低分辨率岩心扫描图像训练第二生成对抗网络模型，并利用训练后的第二生成对抗网络模型生成岩心试样的三维数字岩心图像，确定岩心试样的孔隙边界和微孔隙结构。本发明解决了不同尺度岩心扫描图像信息无法融合的问题，实现了对多尺度数字岩心图像的构建，提高了数字岩心图像的分辨率。

本发明授权一种基于深度学习的多尺度数字岩心图像构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多尺度数字岩心图像构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，根据研究区的取芯资料获取岩心试样，对岩心试样在同一位置处进行多级钻取制得多个柱塞样品，通过对各柱塞样品进行多次扫描，批量获取不同分辨率的岩心扫描图像； 步骤2，根据各岩心扫描图像的灰度直方图，将各岩心扫描图像的图像灰度值刻度至统一灰度范围内，基于SIFT特征对各柱塞样品的岩心扫描图像进行图像匹配，得到岩心试样图像匹配后的低分辨率岩心扫描图像、中分辨率岩心扫描图像和高分辨率岩心扫描图像； 步骤3，建立用于构建双尺度数字岩心图像的第一生成对抗网络模型，基于深度学习，利用岩心试样图像匹配后的中分辨率岩心扫描图像和高分辨率岩心扫描图像作为训练图像，对第一生成对抗网络模型进行训练，并将岩心试样图像匹配后的中分辨率岩心扫描图像输入至训练后的第一生成对抗网络模型中，利用第一生成对抗网络模型生成岩芯试样的双尺度数字岩心图像； 步骤4，建立用于构建多尺度数字岩心图像的第二生成对抗网络模型，基于深度学习，利用步骤3中生成的双尺度数字岩心图像和岩心试样图像匹配后的低分辨率岩心扫描图像作为训练图像，对第二生成对抗网络模型进行训练，并将岩心试样图像匹配后的低分辨率岩心扫描图像输入至训练后的第二生成对抗网络模型中，利用第二生成对抗网络模型生成岩心试样的三维数字岩心图像； 步骤5，根据岩心试样的三维数字岩心图像，确定岩心试样的孔隙边界和微孔隙结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东);中石化经纬有限公司胜利测井公司，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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