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龙图腾网获悉西安航空学院申请的专利岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法及其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：CN121616838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610148361.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法及其系统是由冯钊;马弋凡;梁恩武;范江涛设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及油气藏开发技术领域，公开岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法及其系统，方法包括：获取岩心微CT扫描三维图像数据；进行噪声滤波、灰度校正与伪影去除预处理；采用包含混合注意力模块的三维深度学习语义分割网络识别孔隙、喉道与骨架；采用最大球算法结合自适应孔喉分割因子提取孔隙网络模型；计算孔隙度、配位数、迂曲度等结构参数；分析连通性与渗流通道特征；进行多驱替方式两相流模拟预测驱替效率；识别残余油赋存状态并输出分析报告，本发明实现端到端智能分析，提高孔隙分割精度与驱替效率预测可靠性。

本发明授权岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法及其系统在权利要求书中公布了：1.岩心微CT图像孔隙结构智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：图像采集步骤，获取岩心样品的微CT扫描三维图像数据；图像预处理步骤，对岩心样品的微CT扫描三维图像数据进行噪声滤波处理、灰度校正处理与伪影去除处理，生成预处理后的三维图像数据；孔隙空间分割步骤，将预处理后的三维图像数据输入三维深度学习语义分割网络进行处理，所述三维深度学习语义分割网络包含编码器路径、解码器路径以及连接所述编码器路径与所述解码器路径的混合注意力模块，输出三维语义分割结果数据，所述三维语义分割结果数据包含孔隙体素标签、喉道体素标签与骨架体素标签；孔隙网络提取步骤，基于所述三维语义分割结果数据，采用最大球算法与中轴变换方法相结合提取等效孔隙网络模型，所述孔隙网络提取步骤中采用自适应孔喉分割因子，所述自适应孔喉分割因子根据所述三维语义分割结果数据中所述喉道体素标签的空间分布特征进行动态优化；孔隙结构参数计算步骤，基于所述等效孔隙网络模型计算孔隙结构定量参数，所述孔隙结构定量参数包括孔隙度、孔喉比、配位数、迂曲度与孔径分布参数；连通性分析步骤，基于所述等效孔隙网络模型与所述孔隙结构定量参数计算连通性评价指标，所述连通性评价指标包括连通性指数与渗流通道特征参数；驱替模拟步骤，基于所述等效孔隙网络模型与所述连通性评价指标进行两相流动模拟，获取两相流动模拟结果数据，所述两相流动模拟结果数据包括不同驱替方式下的波及效率与驱油效率的驱替效率预测结果； 对于两个相邻孔隙节点和，其连线上的体素被三维深度学习语义分割网络标记为孔隙体素或喉道体素，统计连线上喉道体素的数量占总体素数量的比例，将该比例作为该孔隙对的局部孔喉分割因子，全局自适应孔喉分割因子由所有孔隙对的局部因子加权平均得到：，其中：为自适应孔喉分割因子，取值范围0至1，无量纲；为等效孔隙网络模型中所有孔隙节点对的集合；为孔隙节点和孔隙节点连线的等效喉道半径，单位为μm；为孔隙节点和孔隙节点连线上喉道体素占总体素的比例，取值范围0至1，无量纲。

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