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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种烃源岩TOC的预测方法、系统及介质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：CN119395766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411493977.1，技术领域涉及：G01V1/40；该发明授权一种烃源岩TOC的预测方法、系统及介质是由陈瑞杰;路俊刚;朱星丞设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烃源岩TOC的预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种烃源岩TOC的预测方法、系统及介质，涉及TOC预测技术领域，包括：获取研究区域内采样井烃源岩岩心样品实验获得的实测总有机碳数据以及多项测井数据，并进行归一化和重组获得初步测井曲线值；根据数据模糊区域模型对处理后的初步测井曲线值进行判断，得到有效数据预测区间，去除与预测结果相关数据的非正常值；构建基于卷积神经网络‑双向门控循环单位‑注意力机制算法的第一预测模型；输入实验获得的实测总有机碳数据和最终测井相关数据至训练后的第一预测模型，获得采样井未实验部分的预测总有机碳数据。该方法采用卷积神经网络‑双向门控循环单位‑注意力机制算法构建预测模型进行研究区域整体烃源岩TOC含量预测，预测精度较高。

本发明授权一种烃源岩TOC的预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种烃源岩TOC的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取研究区域内采样井烃源岩岩心样品实验获得的实测总有机碳数据以及多项测井数据，并进行归一化和重组获得初步测井曲线值；根据数据模糊区域模型对处理后的初步测井曲线值进行判断，得到有效数据预测区间，去除与预测结果相关数据的非正常值，得到最终测井相关数据；构建基于卷积神经网络-双向门控循环单位-注意力机制算法的第一预测模型；输入实验获得的实测总有机碳数据和最终测井相关数据至训练后的第一预测模型，获得采样井未实验部分的预测总有机碳数据；其中，所述第一预测模型以门控循环单元网络模型为基础，在门控循环单元网络模型的正向层上加上自适应反向层，并将前后隐藏向量拼接形成双向门控循环单元网络模型；所述双向门控循环单元网络模型训练时每个部分均嵌套有注意力机制模块参与训练；还包括：根据数据模糊区域模型对非采样井的测井数据进行模糊预测，去除与预测结果相关数据的非正常值，得到非采样井的测井相关数据；构建基于卷积神经网络-双向门控循环单位-注意力机制算法的第二预测模型；根据采样井的实验获得的实测总有机碳数据和预测总有机碳数据、采样井和非采样井的最终测井相关数据，通过训练后的第二预测模型获得非采样井的预测总有机碳数据；构建基于卷积神经网络-双向门控循环单位-注意力机制算法的第三预测模型；根据采样井和非采样井的预测总有机碳数据，通过训练后的第三预测模型获得研究区域内其他非采样井的烃源岩层段的总有机碳及总有机碳平面分布数据概况；其中，所述第二预测模型和第三预测模型均以门控循环单元网络模型为基础，在门控循环单元网络模型的正向层上加上自适应反向层，并将前后隐藏向量拼接形成双向门控循环单元网络模型；所述双向门控循环单元网络模型训练时每个部分均嵌套有注意力机制模块参与训练。

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