一种基于AIC模型的井下动液面深度自动拾取方法

    公开(公告)号:CN116575910A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310650438.3

    申请日:2023-06-03

    Abstract: 本申请公开了一种基于AIC模型的井下动液面深度自动拾取方法,包括:通过井口处发送次声波信号,采集经油井动液面反射后的回波信号;对回波信号进行模数转换、频谱处理和信号分离,得到回波信号的主频和液面回波信号;根据主频和预设套管长度,确定油井中的声波传播速度,从而确定时间序列长度值;基于AIC模型,根据所述液面回波信号和所述时间序列长度值,确定所述油井的动液面深度。本发明的方法与已有的动液面监测方法相比,更加准确和快速,能够自动识别液面的深度;为采油井内的声速与动液面深度的计算了提供了经济有效的方法,具有较高的实用价值。

    一种基于融合网络的图像模糊判别方法及系统

    公开(公告)号:CN113506259A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110764109.2

    申请日:2021-07-06

    Applicant: 长江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合网络的图像模糊判别方法,步骤如下:S1、分别构造训练集和测试集;S2、改进后的VGG16网络初步判别模糊图像;S3、利用纹理噪声网络提取纹理噪声特征;S4、融合网络获取最终的判别结果。本发明还公开了一种基于融合网络的图像模糊判别系统,包括:训练集构造模块:分别构造训练集和测试集;初步判断模块:改进后的VGG16网络初步判别模糊图像;纹理噪声提取模块:利用纹理噪声网络提取纹理噪声特征;融合网络模块:融合网络最终判别;判别执行模块:利用融合网络模块所生成模型进行判别。本发明相比已有的模糊和清晰图像判别方法,具有识别准确度高、实用性好的特点,可以广泛应用于计算机视觉技术领域。

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