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龍圖騰網恭喜中國地質科學院;四川省地質環境調查研究中心申請的專利一種高原地區測井操作自動化系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119102611B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411238581.2，技術領域涉及：E21B49/00；該發明授權一種高原地區測井操作自動化系統是由季長軍;羅兵;謝小國;王強;吳淑瑩;趙甜設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高原地區測井操作自動化系統在說明書摘要公布了：本發明涉及自動化測井技術領域，具體為一種高原地區測井操作自動化系統，系統包括：巖層特性分析模塊基于高原地區的巖層紋理和斷層線圖像數據，進行像素點檢測和區域標注，并對每個節點執行特征提取和節點關聯分析，建立結構化地質圖。本發明中，通過對高原地區巖層紋理和斷層線數據的精確分析，確保地質數據的詳細與準確，利用這些高質量數據進行實時反饋和參數調整，有效降低因地質條件快速變化帶來的鉆探風險，動態調整鉆探參數減少了設備故障和操作中斷的可能，優化了鉆探作業的持續性和安全性，增強地質圖的創建通過改進數據點間的關系，使數據更具預測價值和操作指導意義，從而提高了決策支持的準確度和油田開發的整體效率。

本發明授權一種高原地區測井操作自動化系統在權利要求書中公布了：1.一種高原地區測井操作自動化系統，其特征在于，所述系統包括：巖層特性分析模塊基于高原地區的巖層紋理和斷層線圖像數據，進行像素點檢測和區域標注，并對每個節點執行特征提取和節點關聯分析，建立結構化地質圖；數據凈化模塊對所述結構化地質圖進行噪聲識別和過濾，對每個數據點進行質量評估和錯誤數據剔除，獲取清潔地質圖，在清潔地質圖基礎上進行數據強化處理，調整數據點間的關系強度，創建增強地質圖；參數優化模塊從所述增強地質圖中提取巖石硬度和磨損率，結合當前鉆探參數，進行參數影響分析和敏感性測試，制定初步調整方案，并根據實時鉆探反饋動態調整初步調整方案中的學習率和微批量數據，得到優化鉆探參數；效率評估模塊利用所述優化鉆探參數執行鉆探操作，實時收集鉆探速度和鉆頭磨損數據，進行速度與磨損的相關性分析，生成鉆探效率結果，通過比對歷史數據和實時數據，評估鉆探參數的有效性，得到參數效率評估；所述結構化地質圖的獲取步驟具體為：加載高原地區的巖層紋理和斷層線圖像數據，采用邊緣增強算法處理圖像，采用公式： 計算邊緣強度提取巖層紋理和斷層線，得到特征邊界圖；其中，表示位置的邊緣強度，、是調整邊緣檢測敏感度的參數，表示圖像強度，、分別表示圖像在和方向的偏導數；利用所述特征邊界圖進行像素點檢測和區域標注，采用基于亮度和紋理的圖像分割算法，細化區域劃分，采用公式： 對每個區域的像素點進行加權求和，得到地質特征區域圖；其中，表示區域的得分，是第個像素點的重要性權重，是第個像素點的屬性值，是亮度基準值，是亮度調整系數；基于所述地質特征區域圖，進行節點關聯分析，構建節點間的連接網絡，采用公式： 評估節點之間的關聯強度，得到結構化地質圖；其中，表示節點對于節點的關聯強度，是節點和之間的關系權重，是穩定性參數；所述清潔地質圖的獲取步驟具體為：對所述結構化地質圖進行噪聲識別，應用頻域濾波方法對圖像數據進行分析，采用公式： 其中，表示位置的噪聲衰減后的圖像強度，表示傅里葉變換，是圖像在位置的原始強度，是衰減參數，、表示像素位置的坐標；利用所述初步過濾后的地質圖進行數據點質量評估，排除錯誤數據，采用公式： 計算每個數據點與其鄰近點的一致性，通過設置閾值排除異常數據點，生成清潔地質圖；其中，表示第個數據點的質量分數，、分別表示數據點和鄰近點的屬性值，是點的鄰近點集合，是小量，規避分母為零；所述增強地質圖的獲取步驟具體為：從所述清潔地質圖開始，進行數據點間關系的強化處理，采用公式： 通過調整數據點間的權重，生成數據關系強化圖；其中，表示數據點與間的關系強度，、是對應數據點的屬性值，是穩定性系數，規避分母為零，是空間衰減系數，是點間距離；使用所述數據關系強化圖，進行空間連續性分析，采用公式： 通過參照幾何距離對關系強度的影響，生成空間連續性增強圖；其中，表示數據點的空間連續性得分，是空間衰減的調節參數；整合所述空間連續性增強圖，執行圖像渲染，采用公式： 增強地質圖的可讀性和細節表現，得到增強地質圖；其中，表示增強地質圖，是數據點的原始屬性值，是對數增益參數；所述優化鉆探參數的獲取步驟具體為：從所述增強地質圖中，提取巖石硬度和磨損率的數據，使用圖像處理技術分析巖層特性，采用公式： 生成巖石硬度與磨損數據；其中，代表巖層的光強值，、分別代表巖層的紋理和邊緣強度信息，表示位置的硬度評分，是多屬性的權重系數；基于所述巖石硬度與磨損數據，結合當前鉆探參數，進行參數影響分析和敏感性測試，采用公式： 確定關鍵調整點，生成初步鉆探調整方案；其中，代表鉆探深度，表示鉆探性能預測，分別代表深度和硬度參數，是參數、的影響函數，、分別是影響和深度衰減的調整系數；根據所述初步鉆探調整方案和實時鉆探反饋動態調整學習率和微批量數據，采用公式： 調整后得到優化鉆探參數；其中，是學習率，是微調參數，表示來自鉆探反饋的調整量，是與關聯的鉆探性能指標，表示鉆探參數的優化結果；所述鉆探效率結果的獲取步驟具體為：啟動鉆探操作，利用所述優化的鉆探參數，實時監控鉆探速度和鉆頭磨損數據，采用公式： 生成調整后的鉆探速度數據；其中，是調整后的鉆探速度數據，是初始鉆探速度，、分別調節鉆探深度和鉆頭磨損的影響，表示當前鉆探深度，是鉆頭磨損指數；使用所述調整后的鉆探速度數據進行速度與磨損的相關性分析，采用公式： 計算速度與磨損之間的相關性，生成鉆探速度與磨損數據的相關性分析結果；其中，是鉆探速度與磨損數據的相關性分析結果，是鉆探速度數據，是對應鉆頭磨損率；根據所述鉆探速度與磨損數據的相關性分析結果，計算鉆探效率，采用公式： 得到鉆探效率結果；其中，為鉆探效率結果；所述參數效率評估的獲取步驟具體為：基于所述鉆探效率結果，從歷史數據庫和實時監控系統中收集鉆探速度和鉆頭磨損率的數據，采用公式： 計算并生成實時鉆探參數數據；其中，為實時鉆探參數數據，代表速度的權重系數，代表磨損的權重系數，代表實時鉆探速度的平方根，代表實時鉆頭磨損率的自然對數增量；使用所述實時鉆探參數數據和存儲的歷史鉆探參數數據進行比較，采用公式： 計算歷史數據與實時數據之間的差異，得到參數差異性分析結果；其中，為參數差異性分析結果，代表歷史鉆探參數，代表數據點的數量；根據所述參數差異性分析結果，采用公式： 計算平均差異值，得到參數效率評估；其中，是參數效率評估，代表參與計算的數據點總數。

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