中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心韩朝阳获国家专利权
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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心申请的专利一种基于深度学习的火成岩自动识别方法和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：CN116299707B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310420039.8，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种基于深度学习的火成岩自动识别方法和系统是由韩朝阳;刘志峰;郭刚;廖计华;朱小二;吴斌;李林致;杨海长;李峰;王剑;王欣;张晓庆设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的火成岩自动识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的火成岩自动识别方法和系统，包括：获取目标地震数据；利用预先建立的基于深度学习的三维卷积神经网络U‑net模型对目标地震数据进行识别，得到火成岩识别结果；其中，预先建立的基于深度学习的三维卷积神经网络U‑net模型利用由实际地震数据处理得到的火成岩标签数据训练集训练得到。本发明提出使用实际数据制作标签训练集的方法，通过地震属性确定范围，针对目标区进行精细解释和属性建模形成标签数据；将标签数据集输入优化后的卷积神经网络U‑net进行训练，通过分析预测区块的识别结果，得出该相比于传统地质体雕刻方法具有较高的准确性。本发明可以广泛应用于地震资料数据解释、岩相识别领域。
本发明授权一种基于深度学习的火成岩自动识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的火成岩自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标地震数据； 利用预先建立的基于深度学习的三维卷积神经网络U-net模型对目标地震数据进行识别，得到火成岩识别结果；其中，预先建立的基于深度学习的三维卷积神经网络U-net模型利用由实际地震数据处理得到的火成岩标签数据训练集训练得到； 所述由实际地震数据处理得到火成岩标签数据训练集的方法，包括以下步骤： 基于实际地震数据和钻井资料，利用三维可视化功能分析，确定实际地震资料所对应的火成岩相特征及其分布范围和发育期次； 基于地震属性对岩性进行识别，并采用精细地震解释的方式作为约束，利用种子点自动拾取技术对识别的火成岩相进行雕刻，得到原始火成岩标签数据集； 通过移动切割位置的方法，对原始火成岩标签数据集进行数据集增广，得到火成岩标签数据训练集。
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