买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法和装置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：CN116070085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211673398.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法和装置是由庄春喜;张恒建;苏远大;李盛清;唐晓明设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法和装置，包括：通过频散提取算法，从声波测井仪器记录的波形信息中提取出声波的频散信息；对得到的原始频散数据进行范围限定；对得到的限定范围后的数据进行标准化处理；利用DBSCAN算法对得到的数据进行聚类，将数据集划分成不同的簇；对处理得到的数据进行逆标准化处理；通过数据集主簇中包含数据点的个数来判断数据质量的好坏。装置包括：慢度‑频率域变换模块、数据聚类处理模块和目标主簇鉴别模块。本发明可以解决传统的频散分析处理阵列声波测井数据存在的导致慢度‑频率域中存在噪点和伪解点，进而影响后续的频散分析等技术问题。

本发明授权一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于密度聚类的井孔模式波有效频散拾取方法，包括如下步骤： 步骤一、通过频散提取算法，包括Prony方法、MatrixPencil方法或加权频谱相干法，从声波测井仪器记录的波形信息中提取出声波的频散信息； 步骤二、对步骤一得到的原始频散数据进行范围限定； 步骤三、对步骤二得到的限定范围后的数据进行标准化处理； 步骤四、利用DBSCAN算法对步骤三得到的数据进行聚类，将数据集划分成不同的簇； 步骤五、对步骤四处理得到的数据进行逆标准化处理； 步骤六、通过数据集主簇中包含数据点的个数来判断数据质量的好坏，其中默认由不到100个点组成的数据集主簇对应的数据集数据质量较差，但该标准要根据数据集情况做具体调整；对数据质量良好的数据，数据集主簇即为目标频散；对于数据质量较差的数据，我们利用频散曲线的单调性从聚类结果中挑选出合适的簇，这些簇组成了目标频散； 所述步骤三中的标准化处理算法为： Xstand＝X-μσ1 式中，Xstand是标准化后的数据，X是原始数据，μ和σ分别是样本数据的均值mean和标准差std； 所述步骤四中的DBSCAN算法基于ε邻域和ε邻域中包含的最小数据点数MinPts，将数据点和数据点间的关系划分为核心对象、密度直达、密度可达与密度相连，对给定数据集D＝{x1,x2,x3,…,xm}而言， 1若||xj-xi||2≤ε，则称xj位于xi的ε邻域内； 2若xi的ε邻域内至少包含MinPts个数据点，则称xi为核心对象； 3若xj位于核心对象xi的ε邻域内，则称xj是从xi直接密度可达的； 4若存在样本序列p1,p2,p3,…,pn，且pi+1是从pii＝1,2,3,…n-1直接密度可达的，则称pn是由p1密度可达的；显然，样本序列p1,p2,p3,…,pn中仅pn可以为非核心对象； 5若存在核心对象xi，使得O1和O2均由xi密度可达，则称O1和O2是密度相连的； 所述DBSCAN算法描述为：首先基于一组参数ε,MinPts规定的ε邻域确定数据集中的所有核心对象，其次选择任意核心对象xi找出所有由xi密度可达的对象，这些对象的集合即为一个簇，最后对未被归类的核心对象重复上一步，直到所有的核心对象都被归类为止。

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：266580 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66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”。