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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法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：CN116266377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111536368.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法是由滕奇志;张帆;何小海;吴晓红;李娟;陈洪刚;卿粼波设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法，包括以下步骤：1采集并制作岩心二值图像数据集，用于网络的训练与测试；2设计基于循环神经网络的岩心图像循环生成网络模型；3设计基于循环神经网络、自编码机和卷积块注意力网络的三维岩心图像生成模块；4设计基于二维图像形态特征的截面损失函数Lsec；5基于上述模型与损失函数，完成训练，获得岩心图像循环生成网络模型；6基于训练的模型，利用其中的生成模块，完成对数字岩心图像的三维重建；本发明提出的重建方法可以重建更大视域的岩心图像，在石油地质领域有重要的应用价值。

本发明授权基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法在权利要求书中公布了：1.基于LSTM的岩心图像微观结构三维重建方法，其特征在于以下步骤： 1采集并制作岩心二值图像数据集，用于网络的训练与测试； 2设计基于LSTM的岩心图像循环生成网络模型，该模型结构由一个生成模块与一个参考模块构成；生成块由一个编码器Encoder，一个循环预测网络LSTMθ和一个解码器Decoder组成；参考模型由一个编码器Encoder，一个先验网络LSTMφ，以及一个推断网络LSTMψ组成，其中参考模块与生成模块共用一个编码器；在训练阶段，通过对训练数据集进行随机切段采样，形成当前训练图像序列It:t+n＝{It,It+1,It+2…It+n}；生成模型中的编码器通过学习训练图像序列的当前帧图像It，生成包含当前图像特征的特征隐向量Zenc；同时，参考模块通过编码器Encoder学习训练图像序列下一帧真实图像It+1的特征，并生成相应的特征隐向量，将该特征隐向量输入至先验网络LSTMφ，使循环神经网络不断学习到训练样本数据的序列关系；最后，对由LSTMφ生成的数据分布进行采样，获得包含下一帧图像的特征向量Zt+1，将Zenc与Zt+1连接合并形成特征向量Ztotal；循环预测网络LSTMφ通过循环学习特征向量Ztotal，生成包含特征向量序列关系的向量gt；最后，将gt输入至解码器Decoder，最终生成下一帧的岩心图像 3设计基于长短时记忆网络、自编码机和卷积块注意力网络的三维岩心图像生成模块，与传统的U-NET网络结构不同，为了增加生成图像的多样性，克服因过拟合而导致的图像直接复制，在原始U-NET网络结构上加入基于卷积块的注意力模块以及逐点像素相加的高斯噪声；通过训练，可使生成模型学习训练图像中的图像特征和图像间的层间关系特征；当模型训练完毕后，仅向生成模型输入一张参考图像It，则网络即可根据已学习到的层间信息，循环生成合成图像即完成了基于循环神经网络的逐层三维图像重建； 4设计基于二维图像形态特征的截面损失函数Lsec； 5基于上述模型与损失函数，完成训练，获得岩心图像循环生成网络模型； 6基于训练的模型，利用其中的生成模块，完成对数字岩心图像的三维重建。

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