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一种融合深度学习和多点统计学的地质建模方法及装置

摘要

本发明公开了一种融合深度学习和多点统计学的地质建模方法及装置。本发明通过在三维模拟网格中将二维训练图像转换为三维训练图像,得到三维网格图像后,利用深度神经网络提取三维网格图像中的地质结构的全局空间特征来建立初始地质模型,并对初始地质模型进行序贯模拟和地层层序校验,利用多尺度EM迭代最终实现建立最优地质模型,能够融合深度学习和多点统计学进行地质建模,对具有各向异性、方向延展性、非平稳特征的地质体或地质结构进行合理的三维重构,有利于建立精细化的地质模型。

著录项

  • 公开/公告号CN113963123A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202111224702.4

  • 发明设计人 侯卫生;刘恒光;

    申请日2021-10-20

  • 分类号G06T17/05(20110101);G06T17/20(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44202 广州三环专利商标代理有限公司;

  • 代理人郭浩辉;颜希文

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 13:58:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-23

    授权

    发明专利权授予

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