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龙图腾网恭喜东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利一种有效烃源岩发育情况的预测方法及相关装置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：CN119644418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510179603.0，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种有效烃源岩发育情况的预测方法及相关装置是由胡慧婷;杜壮壮;唐文广;王海学;圣学礼;王健豪设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有效烃源岩发育情况的预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种有效烃源岩发育情况的预测方法及相关装置，涉及地球物理勘探及综合技术领域，该方法通过总有机碳含量预测模型来捕捉空间特征处理序列数据，训练总有机碳含量与地震属性之间的强复杂映射关系，同时利用支持向量机分类模型对研究区虚拟井的地震属性与岩性数据之间的映射关系进行分析，分别完成了总有机碳含量的智能预测和岩性的智能判识，提高了模型的泛化能力，能够更为有效地预测总有机碳含量和岩性的区域性分布，从而在复杂的地质环境中保持高准确率。最后基于岩性识别结果和总有机碳含量预测结果确定目标层段有效烃源岩的厚度和位置，实现了对有效烃源岩发育情况的准确评估。

本发明授权一种有效烃源岩发育情况的预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种有效烃源岩发育情况的预测方法，其特征在于，所述有效烃源岩发育情况的预测方法包括：获取研究工区的叠后地震资料数据；根据所述叠后地震资料数据提取在所述研究工区插入的虚拟井的地震属性；将所述虚拟井的地震属性输入至训练好的岩性预测模型中，输出虚拟井各层段的岩性数据，其中，所述岩性预测模型为支持向量机分类模型，所述岩性数据包括岩性类型和不同岩性的发育厚度；将所述虚拟井的地震属性输入至训练好的总有机碳含量预测模型中，输出虚拟井各层段的总有机碳含量，其中，所述总有机碳含量预测模型为基于卷积神经网络与门控循环单元相结合的CNN-GRU架构模型；根据所述虚拟井各层段的岩性数据和总有机碳含量，确定有效烃源岩的厚度和位置，其中，所述有效烃源岩为总有机碳含量大于阈值的泥岩层；根据所述有效烃源岩的厚度和位置，评估有效烃源岩的发育情况；所述岩性预测模型和所述总有机碳含量预测模型的训练过程，具体包括：构建样本训练集，其中，所述样本训练集包括研究工区真实井的岩性样本数据集和总有机碳含量样本数据集，所述岩性样本数据集包括岩性敏感地震属性和样本岩性数据，所述总有机碳含量样本数据集包括总有机碳含量敏感地震属性和样本总有机碳含量解释数据；将所述岩性敏感地震属性作为特征数据，将所述样本岩性数据作为标签数据，训练岩性预测模型；将所述总有机碳含量敏感地震属性作为特征数据，将所述样本总有机碳含量解释数据作为标签数据，训练总有机碳含量预测模型；所述样本训练集的构建过程具体包括：获取研究工区的样本地质勘探数据，其中，所述样本地质勘探数据包括样本井位数据、样本井轨迹数据、样本叠后地震数据、样本测井曲线数据、样本总有机碳含量解释数据、样本层位解释数据和样本岩芯录井数据；根据所述样本岩芯录井数据确定真实井的所述样本岩性数据；根据所述样本井位数据和所述样本测井曲线数据构建速度场；根据所述样本井轨迹数据、所述样本叠后地震数据、所述样本层位解释数据和所述速度场，获得真实井深度域沿井轨迹地震属性；采用相关性分析方法计算所述真实井深度域沿井轨迹地震属性分别与岩性属性和总有机碳含量的相关系数，对应得到第一相关系数和第二相关系数；计算所述真实井深度域沿井轨迹地震属性之间的相关系数，得到第三相关系数；选择所述第一相关系数大于第一阈值，且所述第三相关系数小于第三阈值的所述真实井深度域沿井轨迹地震属性，作为所述岩性敏感地震属性；选择所述第二相关系数大于第二阈值，且所述第三相关系数小于第三阈值的所述真实井深度域沿井轨迹地震属性，作为所述总有机碳含量敏感地震属性。

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东北石油大学三亚海洋油气研究院，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城创新路8号中兴产业园A栋3层区；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”。