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统计岩石薄片中粒状颗粒含量的装置及方法: 本发明是统计岩石薄片中粒状颗粒含量的装置及方法，装置包括：支架和透明板；透明板设置在支架上，用于将透明板固定在电脑屏幕上；透明板设置在两个腔体之间，透明板的表面均匀设有多个等分的网格。方法是将岩石显微镜薄片鉴定中颗粒百分...; 杨兵原春雨张蕾宋利强刘晓

细粒混积碎屑岩中玻屑的岩石薄片制作方法: 本发明涉及油气勘探技术领域，是一种细粒混积碎屑岩中玻屑的岩石薄片制作方法，该方法按下述步骤进行：第一步，在岩石标本上切下一块岩块；第二步，将切下的岩块的底面磨平，对载玻片进行加热，将岩块已磨平的底面与载玻片通过固体胶进行...; 刘军王苏天董皓天丁超杨果窦琰杨兆臣钟洁宋涛王庆国刘婷婷

基于深度学习的岩石薄片图像智能分析系统及其方法: 本发明涉及岩石薄片图像智能分析系统技术领域，特别是基于深度学习的岩石薄片图像智能分析系统及其方法，该系统包括：岩石薄片图像预处理模块；矿物及孔隙结构识别模块，使用深度神经网络模型提取图像的局部和多尺度信息，通过特征映射处...; 李博南李恩凯符伟王冲冲周子铭

一种泥页岩沉积构造定量判别的岩石薄片分析方法: 本发明公开了一种泥页岩沉积构造定量判别的岩石薄片分析方法，通过扫描并拼接多幅岩石薄片照片，生成完整的扫描拼接图像，并获取对应的RGB图像后进行锐化处理，然后转化为灰度图像，并进行高斯模糊化处理，再进行二值化处理得到二值化...; 伏健邱隆伟李欣杨勇强

一种基于岩石薄片图像的海陆过渡相页岩纹层结构识别方法: 本发明公开了一种基于岩石薄片图像的海陆过渡相页岩纹层结构识别方法，主要步骤为：首先对岩石薄片图像进行灰度变换、傅里叶变换及频谱特征提取；然后，对频域图像中点集进行主成分分析，第一主成分对应点集分布中的长轴，第二主成分对应...; 李佳航李玮刘向君周路吴丰吴勇梁利喜熊健

一种适用于岩石薄片图像的深度神经网络分割方法: 本发明公开了一种适用岩石薄片图像的深度神经网络提取方法。主要包括以下步骤：在网络的前五个编码层后，加入轻型感受野模块；根据前一步骤得到的网络编码层，在每个轻型感受野模块后加入坐标注意力模块；根据前一步骤得到的网络编码层，...; 吴晓红舒小锋罗彬彬卿粼波滕奇志何小海

岩石薄片制样方法: 本发明提供一种岩石薄片制样方法，属于页岩油气储层研究领域，包括：获取冷冻岩石样品；在所述冷冻岩石样品外包覆一层密封胶，得到密封的岩石样品；对密封的冷冻岩石样品进行打磨以形成平整底面；将密封岩石样品的底面粘附在观察装置的载...; 黄振凯牛骏葛巧玉孟祥龙周冰

基于MobileNetV2的岩石薄片岩性识别被引量：1: 2024年; 岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别。在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息。此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit, Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题。实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F_(1)值分别为91.24%、90.18%、90.70%,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好。; 王婷婷黄志贤王洪涛杨明昊赵万春; 关键词：岩性识别

一种岩石薄片磨制自动进磨料装置: 本发明公开了一种岩石薄片磨制自动进磨料装置，包括干料进料器、湿料进料器、搅拌池、出料泵、控制器和磨盘，干料进料器能够将干料排出至搅拌池内，湿料进料器能够将湿料排出至搅拌池内，搅拌池内设置有搅拌器，搅拌器能够对搅拌池内的物...; 代天娇孙雨袁红旗韩刚于海涛杜先利曾科

基于MobileViT的岩石薄片图像岩性识别方法研究被引量：2: 2024年; 岩石薄片图像中包含了大量肉眼无法观察到的地质特征信息,对岩石薄片图像的岩性识别结果为后续的石油勘探和开发奠定了基础。针对岩性识别数据集不均衡、识别模型参数多等问题,提出一种改进的轻量化MobileViT模型,该模型针对涵盖了90%以上常见岩性的岩石薄片图像进行建模分析。首先,为使模型更好地学习到每类岩石薄片图像中所包含的独特特征,对数据集进行数字增加。其次,使用GELU替换MobileViT中MV2模块中常规ReLU6,从而作为该模块的激活函数,有效解决神经元死亡的问题,提升模型的收敛速度。最后,划分训练集和测试集,使用余弦退火算法自动更新学习率,以迁移学习加速训练过程,实现岩石薄片图像中针对岩性的自动识别。实验结果表明,改进后的MobileViT对岩性识别的准确率达82.9%,模型的参数仅为7.66M,通过实例验证该算法具有较好的鲁棒性。; 王琼杨杰杨杰霍凤财任伟建董宏丽; 关键词：岩石薄片岩性识别轻量化

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