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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪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：CN121505412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610030056.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪方法是由曾汉江;刘渊;宋鹰设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于沉积学与人工智能交叉技术领域，具体涉及一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪方法。本发明通过建立“高磨圆度‑新鲜断口”联合判别机制，通过双头神经网络精准捕捉“高度圆润颗粒表面叠加的新鲜破裂面”这一关键地质证据，建立标准地质指纹逻辑库，结合神经网络训练标准化“多旋回”重矿物特征，从而在不依赖昂贵地球化学测试的情况下，提升了矿物形态学特征的提取深度，有效区分了古老沉积岩再旋回组分与远源直接搬运组分，实现了基于群体统计规律的沉积动力学定量物源追踪，为盆地分析、古地理重建及油气储层预测提供了更为客观、宏观且可重复的定量化数据支撑。

本发明授权一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重矿物多维形态学特征的沉积物源追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、重矿物多模态二维数字成像，利用配备有双重光照模式的显微成像装置获取重矿物颗粒图像；通过透射光模式采集颗粒的清晰轮廓剪影，通过环形侧光模式采集颗粒的表面纹理及颜色信息，并将两种模式下的图像进行空间配准与关联，构建包含精确几何边界与表面微观构造的多模态图像数据集； S2、多维形态学指纹的量化提取，对所述多模态图像进行特征提取；基于透射光剪影，采用Wadell磨圆度计算逻辑，计算颗粒各凸角曲率半径平均值与最大内接圆半径的比值，提取磨圆度特征，计算磨圆度指数Pw；基于环形侧向光纹理图像，识别颗粒表面断口、裂隙及微观撞击坑构造，并提取色彩空间均值，从而构建包含几何磨圆度、断口密度、纹理对比度及表观色信息的多维特征向量； S3、基于双头神经网络的智能追踪，首先构建作为智能判别基准的标准化地质指纹逻辑库，之后将所述多维特征向量输入至预先训练的双头神经网络物源分析模型中；模型的第一分支配置为物源性质判别，通过联合分析磨圆度与断口特征，区分远源原生搬运物源与古沉积岩再旋回物源；模型的第二分支配置为搬运成熟度反演，基于表面撞痕与矿物表观色特征，输出搬运远近估算值； S4、样品的智能应用与可视化，基于训练完毕的双头神经网络模型对待测样品进行标准化预处理与形态参数自动化提取；通过网络的分类与回归分支，同步输出颗粒的矿物、旋回、环境属性判别结果及经反归一化的搬运成熟度，据此构建单颗粒层级的四维地质属性预测向量；最后基于核密度估计绘制搬运成熟度概率分布曲线，自动生成集微观颗粒属性追溯与宏观搬运路径演化于一体的综合地质解释报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：257100 山东省东营市东营区北二路271号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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