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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力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：CN119357718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411930874.7，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法是由郭子熙;刘慧;苏骞;康芸玮;李铁军;于君郅;郑文宇;郭大立设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法，涉及深度学习与采油结合的技术领域。包括以下步骤：获取同区块已压裂井的破裂压力数据以及与破裂压力相关的测井参数，并将破裂压力和测井参数进行匹配，并对数据进行预处理得到初始数据；基于CAE‑SOM自组织映射神经网络，对初始数据进行聚类，得到不同地质条件下的样本类别；基于生成对抗网络，对任一地质条件下的样本类别均进行扩充得到训练集；结合注意力机制，对Transformer模型进行训练，并利用训练后的Transformer预测模型对该本区块储层的破裂压力进行预测。本发明能够准确地利用有限的的破裂压力数据进行预测，从而提供了一种更高效的方法来为压裂设计及分段分簇优化提供强有力的支持。

本发明授权一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取同区块已压裂井的破裂压力数据以及与破裂压力相关的测井参数，并将破裂压力和测井参数进行匹配，并对数据进行预处理得到初始数据；S2、基于CAE-SOM自组织映射神经网络，考虑储层的非均质性，对初始数据进行聚类，得到不同地质条件下的样本类别；该步骤包括以下分步骤：基于自编码器，从测井参数中提取有效非均质特征；基于SOM自组织映射神经网络对有效非均质特征进行聚类，从而得到不同地质条件下的样本聚类结果；S3、基于生成对抗网络，对任一地质条件下的样本类别均进行扩充得到训练集；S4、结合全局注意力和局部注意力机制，利用任一地质条件下的训练集对Transformer模型进行训练，最终得到任一地质条件下的Transformer预测模型；S5、确定目标井的样本类别，并利用该样本类别对应的Transformer预测模型对其破裂压力进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。