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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利基于虚拟样本-机器学习的砂体地震智能预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：CN117647836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202311560861.0，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于虚拟样本-机器学习的砂体地震智能预测方法是由赵晓明;甄艳;赵珍;刘丽;张安;齐昆设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟样本-机器学习的砂体地震智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟样本‑机器学习的砂体地震智能预测方法，包括以下步骤：S1：获取地震属性和砂体厚度信息；S2：分析两者的相关性，筛选地震属性；S3：采用BRT模型进行融合，得到砂体初始预测结果；S4：进行格网划分，按不同的方法进行虚拟样本的选取；S5：将虚拟样本一与真实井点进行混合，采用BRT模型进行融合得到砂体第二次预测结果；S6：进行聚类‑拓扑分析筛选优势格网区域；S7：将所有优势格网区域内的数据进行混合，再次进行虚拟样本选取；S8：将虚拟样本二与真实井点进行混合，采用BRT模型融合得到砂体第三次预测结果；S9：进行性能指标评价，获得砂体最终预测结果。本发明能够解决砂体预测结果的不连续以及机器学习样本不足的问题。

本发明授权基于虚拟样本-机器学习的砂体地震智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟样本-机器学习的砂体地震智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集目标区域的地震数据和钻井数据，并对其进行预处理，获得地震属性信息和砂体厚度信息；S2：根据所述地震属性信息和所述砂体厚度信息，分析地震属性与砂体厚度之间的相关性，并根据相关性分析结果筛选地震属性；S3：采用BRT模型对筛选出的地震属性进行融合，得到砂体初始预测结果；S4：对所述砂体初始预测结果进行格网划分，并在此基础上按不同的方法进行虚拟样本的选取，获得各方法对应的虚拟样本一；S5：将各方法对应的所述虚拟样本一分别与真实井点进行混合，然后分别采用BRT模型进行融合得到各方法对应的砂体第二次预测结果；S6：对所述砂体第二次预测结果进行聚类-拓扑分析，根据聚类-拓扑分析结果筛选各砂体第二次预测结果的优势格网区域；S7：将所有所述优势格网区域内的数据进行混合，然后采用步骤S4所述不同的方法进行第二次虚拟样本的选取，获得各方法对应的虚拟样本二；S8：将各方法对应的所述虚拟样本二分别与真实井点进行混合，然后分别采用BRT模型进行融合得到各方法对应的砂体第三次预测结果；S9：对各方法对应的砂体第三次预测结果进行性能指标评价，选择其中性能指标最好的砂体第三次预测结果作为砂体最终预测结果。

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