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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于RFCN的三维CUS分类预测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：CN115564121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211261787.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于RFCN的三维CUS分类预测方法及系统是由欧成华;权昊森;李朝纯设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RFCN的三维CUS分类预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RFCN的三维CUS分类预测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：碳利用与埋存CUS适宜度分类模型数据分析；S2：构建循环全卷积神经网络RFCN，并进行参数优化；S3：利用优化后的循环全卷积神经网络RFCN，进行碳利用与埋存CUS适宜度分类过程的可视化训练及预测，并完成预测结果分析及可靠性评价。本发明能够实现碳利用与埋存CUS适宜度分类的快速、定量、三维可视化预测。

本发明授权一种基于RFCN的三维CUS分类预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RFCN的三维CUS分类预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：碳利用与埋存CUS适宜度分类模型数据分析； S2：构建循环全卷积神经网络RFCN，并进行参数优化； S3：利用优化后的循环全卷积神经网络RFCN，进行碳利用与埋存CUS适宜度分类过程的可视化训练及预测，并完成预测结果分析及可靠性评价； 所述步骤S1包括如下子步骤： S11：碳利用与埋存CUS适宜度分类模型连续性及邻接关系分析； S12：碳利用与埋存CUS适宜度类型比例分区分析； 所述步骤S11具体为：分析碳利用与埋存CUS适宜度分类模型的几何形态、延伸方向、延伸长度、延伸宽度，厚度及邻接关系的基本特征，获取待预测区域碳利用与埋存CUS适宜度分类类型的整体分布模式，以此作为最终评价循环全卷积神经网络RFCN预测碳利用与埋存CUS适宜度分类模型结果可靠性的依据； 所述步骤S12具体为：根据不同划分原则将目标碳利用与埋存CUS适宜度分类模型分成不同子模型，统计各子模型碳利用与埋存CUS适宜度类型比例，形成碳利用与埋存CUS适宜度分类模型局部比例特征认识；所述划分原则包括空间维度划分原则和几何形状划分原则，其中，空间维度划分原则包括按照深度方向划分出不同厚度但平面面积相等的子模型，或按照平面划分出不同平面面积但厚度相等的子模型；几何形状划分原则包括使用几何形状解构CUS适宜度分类模型，所述几何形状包括椭球体、球体、圆柱体，其中，椭球体能考察不同CUS适宜度类型在不同方向的延伸特征，圆柱体能考察径向延伸特征。

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