摘要： 在石油開發(fā)領域，微觀剩余油的精確識別和分類對提高油田開采效率和采收率至關重要。但傳統(tǒng)的剩余油識別技術存在識別效率低、精度不高、資源消耗大等問題，限制了其在油田應用中的實際效果。因此，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)與視覺變換器(ViT)的微觀剩余油圖像分類網(wǎng)絡LLGFormer,該網(wǎng)絡架構(gòu)通過融合局部與全局特征，顯著提高了分類精度，同時改善了運行效率。首先，設計了邊緣感知增... （共15頁）