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龍圖騰網恭喜東北石油大學三亞海洋油氣研究院申請的專利一種有效烴源巖發育情況的預測方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119644418B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510179603.0，技術領域涉及：G01V1/28；該發明授權一種有效烴源巖發育情況的預測方法及相關裝置是由胡慧婷;杜壯壯;唐文廣;王海學;圣學禮;王健豪設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種有效烴源巖發育情況的預測方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種有效烴源巖發育情況的預測方法及相關裝置，涉及地球物理勘探及綜合技術領域，該方法通過總有機碳含量預測模型來捕捉空間特征處理序列數據，訓練總有機碳含量與地震屬性之間的強復雜映射關系，同時利用支持向量機分類模型對研究區虛擬井的地震屬性與巖性數據之間的映射關系進行分析，分別完成了總有機碳含量的智能預測和巖性的智能判識，提高了模型的泛化能力，能夠更為有效地預測總有機碳含量和巖性的區域性分布，從而在復雜的地質環境中保持高準確率。最后基于巖性識別結果和總有機碳含量預測結果確定目標層段有效烴源巖的厚度和位置，實現了對有效烴源巖發育情況的準確評估。

本發明授權一種有效烴源巖發育情況的預測方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種有效烴源巖發育情況的預測方法，其特征在于，所述有效烴源巖發育情況的預測方法包括：獲取研究工區的疊后地震資料數據；根據所述疊后地震資料數據提取在所述研究工區插入的虛擬井的地震屬性；將所述虛擬井的地震屬性輸入至訓練好的巖性預測模型中，輸出虛擬井各層段的巖性數據，其中，所述巖性預測模型為支持向量機分類模型，所述巖性數據包括巖性類型和不同巖性的發育厚度；將所述虛擬井的地震屬性輸入至訓練好的總有機碳含量預測模型中，輸出虛擬井各層段的總有機碳含量，其中，所述總有機碳含量預測模型為基于卷積神經網絡與門控循環單元相結合的CNN-GRU架構模型；根據所述虛擬井各層段的巖性數據和總有機碳含量，確定有效烴源巖的厚度和位置，其中，所述有效烴源巖為總有機碳含量大于閾值的泥巖層；根據所述有效烴源巖的厚度和位置，評估有效烴源巖的發育情況；所述巖性預測模型和所述總有機碳含量預測模型的訓練過程，具體包括：構建樣本訓練集，其中，所述樣本訓練集包括研究工區真實井的巖性樣本數據集和總有機碳含量樣本數據集，所述巖性樣本數據集包括巖性敏感地震屬性和樣本巖性數據，所述總有機碳含量樣本數據集包括總有機碳含量敏感地震屬性和樣本總有機碳含量解釋數據；將所述巖性敏感地震屬性作為特征數據，將所述樣本巖性數據作為標簽數據，訓練巖性預測模型；將所述總有機碳含量敏感地震屬性作為特征數據，將所述樣本總有機碳含量解釋數據作為標簽數據，訓練總有機碳含量預測模型；所述樣本訓練集的構建過程具體包括：獲取研究工區的樣本地質勘探數據，其中，所述樣本地質勘探數據包括樣本井位數據、樣本井軌跡數據、樣本疊后地震數據、樣本測井曲線數據、樣本總有機碳含量解釋數據、樣本層位解釋數據和樣本巖芯錄井數據；根據所述樣本巖芯錄井數據確定真實井的所述樣本巖性數據；根據所述樣本井位數據和所述樣本測井曲線數據構建速度場；根據所述樣本井軌跡數據、所述樣本疊后地震數據、所述樣本層位解釋數據和所述速度場，獲得真實井深度域沿井軌跡地震屬性；采用相關性分析方法計算所述真實井深度域沿井軌跡地震屬性分別與巖性屬性和總有機碳含量的相關系數，對應得到第一相關系數和第二相關系數；計算所述真實井深度域沿井軌跡地震屬性之間的相關系數，得到第三相關系數；選擇所述第一相關系數大于第一閾值，且所述第三相關系數小于第三閾值的所述真實井深度域沿井軌跡地震屬性，作為所述巖性敏感地震屬性；選擇所述第二相關系數大于第二閾值，且所述第三相關系數小于第三閾值的所述真實井深度域沿井軌跡地震屬性，作為所述總有機碳含量敏感地震屬性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北石油大學三亞海洋油氣研究院，其通訊地址為：572025 海南省三亞市崖州區崖州灣科技城創新路8號中興產業園A棟3層區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。