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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别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：CN115205854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210583478.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别方法是由陈雁;邓伟;杨志平;安玉钏;易雨;李洋冰;李盼盼;王杨;冯高城设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别方法，包括：S1、对QEMSCAN图片和MAPS图片进行多阶段、跨分辨率的像素级对齐处理；S2、构建QEMSCAN图片中细粒度矿物类别与MAPS图片中粗粒度矿物鉴定标签之间的映射关系，基于对齐的QEMSCAN图片和MAPS图片，构建有监督训练数据集；S3、基于构建的有监督训练数据集训练针对MAPS矿物识别的矿物识别模型，学习MAPS图片和矿物类别的映射关系；S4、将待识别的MAPS图片输入完成训练的矿物识别模型，获得矿物类别识别结果。本发明方法不需要额外的实验步骤，除了模型训练时需要专用设备获取样本的QEMSCAN图像与BSE图像，后续只需单独的MAPS图像，即可直接预测其对应位置的矿物成分，节省了大量的成本与时间，识别效果可满足生产场景的鉴定需求。

本发明授权一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于QEMSCAN的页岩MAPS矿物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对QEMSCAN图片和MAPS图片进行多阶段、跨分辨率的像素级对齐处理；S2、构建QEMSCAN图片中细粒度矿物类别与MAPS图片中粗粒度矿物鉴定标签之间的映射关系，基于对齐的QEMSCAN图片和MAPS图片，构建有监督训练数据集；S3、基于构建的有监督训练数据集训练针对MAPS矿物识别的矿物识别模型，学习MAPS图片和矿物类别的映射关系；S4、将待识别的MAPS图片输入完成训练的矿物识别模型，获得矿物类别识别结果；其中，QEMSCAN图片为通过扫描电镜矿物定量评价法获得的矿物集合体嵌布特征的彩色图像，BSE图片为矿物样本的背散射电子成像，MAPS图片为取自BSE图片对应的页岩显微镜大视域拼接图像中的一部分；所述步骤S1具体为：S11、获取若干张BSE图片、QEMSCAN图片以及MAPS图片；其中，MAPS图片包括第10层MAPS图片和第16层MAPS图片；S12、提取BES图片和第10层MAPS图片中的特征点，进行特征点匹配，并基于匹配生成的单应性矩阵将QEMSCAN图片和第10层MAPS图进行多阶段、跨分辨率的像素级片对齐；所述步骤S2具体为：S21、获取QEMSCAN图片和第10层MAPS图片像素级对齐时的对齐图片；S22、筛选出与第16层MAPS图片具有相同分辨率和数量的对齐图片，构建标签图集；S23、将16层MAPS图片划分为训练集和测试集；S24、将标签图集、训练集以及测试集一并作为有监督训练数据集。

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