合肥通用机械研究院有限公司;通用机械关键核心基础件创新中心(安徽)有限公司王昆获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥通用机械研究院有限公司;通用机械关键核心基础件创新中心(安徽)有限公司申请的专利一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测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：CN121113897B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511227696.6，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测方法是由王昆;钱兆;廉晓龙;尹翊;毕绍东;杨渝;周波;孙楠设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及石油成分检测技术领域，具体是一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测方法。本发明中首先通过偏振高光谱成像系统获取数据，能够有效抑制镜面反射噪声，提高检测精度；其次，采用多任务深度学习模型同步分析成分和絮凝状态，实现了高效、精准的多参数检测；最后，通过输出检测结果并推荐处理工艺参数，为实际应用提供了闭环解决方案，显著提升了钻井废弃物处理的智能化水平。
本发明授权一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱成像的钻井废弃物成分识别及絮凝状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对钻井废弃物样品进行预处理后，通过偏振高光谱成像系统获取样品的光谱图像数据； S2、对所述光谱图像数据进行预处理和特征提取，得到光谱特征和纹理特征； S3、将所述光谱特征和纹理特征输入至训练好的多任务深度学习模型，同步分析钻井废弃物的成分和絮凝状态； 步骤S3中的多任务深度学习模型为双分支CNN模型，包括： 成分分支：采用3层3DCNN处理光谱特征，输出油基岩屑、含重金属污泥成分类别； 絮凝分支：采用2层LSTM处理纹理特征，输出未絮凝、部分絮凝、完全絮凝状态等级； 特征融合层：采用交叉注意力机制动态融合特征，通过公式生成融合特征； S4、输出成分识别结果、絮凝状态检测结果，并基于所述结果推荐钻井废弃物处理的工艺参数； 步骤S4中输出的结果包括成分分布伪彩色图和絮凝状态热力图；推荐的工艺参数包括絮凝剂类型和投加量。
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