基于地层岩性重构的可解释连续学习井漏预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410474533.7

申请日：

2024-04-19

公开(公告)号：

CN118410701A

公开(公告)日：

2024-07-30

发明(设计)人：

李栋单汪唯一贾玉洁刘佳邓嵩王江帅邵冬冬

申请人：

常州大学

申请人地址：

213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号

IPC主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F18/214 G06F18/23 G06F18/10

代理机构：

常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258

代理人：

张秋月

法律状态：

专利申请权、专利权的转移

国省代码：

江苏省常州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-11-14	专利申请权、专利权的转移	专利申请权的转移IPC(主分类):G06F 30/27登记生效日:20251029变更事项:申请人变更前权利人:常州大学变更后权利人:中国石油天然气集团有限公司变更事项:国家或地区变更前权利人:中国变更后权利人:中国变更事项:地址变更前权利人:213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号变更后权利人:100007 北京市东城区东直门北大街9号变更事项:申请人变更后权利人:中国石油集团工程技术研究院有限公司变更事项:国家或地区变更后权利人:中国
2024-07-30	公开	公开
2024-08-16	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 30/27申请日:20240419

共 50 条

[1]

基于可解释性机器学习模型的岩爆风险等级预测方法 [P].

夏勇 ;

王仁坤 ;

刘跃 ;

孙博 ;

唐碧华 ;

赵桂连 .

中国专利 :CN118839967A ,2024-10-25

[2]

基于机器学习的大坝变形可解释预测方法 [P].

马春辉 ;

余飞 ;

程琳 ;

杨杰 ;

陆希 .

中国专利 :CN117634652A ,2024-03-01

[3]

基于机器学习的大坝变形可解释预测方法 [P].

马春辉 ;

余飞 ;

程琳 ;

杨杰 ;

陆希 .

中国专利 :CN117634652B ,2024-04-09

[4]

地层岩性预测方法及装置 [P].

黄凯 ;

林旺 ;

何嘉郁 ;

王壮 ;

王雅萱 ;

伍东 ;

朱卫星 ;

薛宏智 ;

何慧文 .

中国专利 :CN118427673A ,2024-08-02

[5]

一种基于可解释机器学习的带隙预测和解释方法 [P].

崔永鑫 ;

马俊浩 ;

周朋霞 ;

陆泓安 ;

吴一 ;

邹茜 ;

孙洁茹 .

中国专利 :CN120144915A ,2025-06-13

[6]

一种基于机器学习的压力性损伤可解释预测方法及系统 [P].

姜丽萍 ;

吴剑 ;

史桂蓉 ;

徐鑫 .

中国专利 :CN119964805A ,2025-05-09

[7]

基于对抗因果图学习的可解释性节点分类预测方法 [P].

张冉冉 ;

岳振宇 ;

高羽佳 ;

鲁全 ;

桂健峰 ;

王汇颍 ;

吴楚雅 .

中国专利 :CN120524163A ,2025-08-22

[8]

基于对抗因果图学习的可解释性节点分类预测方法 [P].

张冉冉 ;

岳振宇 ;

高羽佳 ;

鲁全 ;

桂健峰 ;

王汇颍 ;

吴楚雅 .

中国专利 :CN120524163B ,2025-10-14

[9]

基于深度学习模型和随钻信息的地层岩性预测方法 [P].

芮艺超 ;

陈结 ;

桂振 ;

蒲源源 ;

王文忠 ;

王新胜 ;

崔义 .

中国专利 :CN118820715A ,2024-10-22

[10]

基于可解释机器学习的塑料包装废弃物预测方法 [P].

周雅 ;

王天乐 ;

关爱群 ;

刘秋丽 .

中国专利 :CN117852776A ,2024-04-09

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