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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的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：CN119226850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411283617.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的方法是由张诚洋;王怒涛;张璐瑶;姜显东;李航设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的方法，该方法包含：基于多元回归，建立自动分类模型：假设所有样本数据分别为x1n，x2n……xpn，影响指标为p个，所有样本数据的个数为n个，勘探工作量为y，根据所有勘探工作量与所有样本数据之间满足不同的线性关系，进行分类；构建预测样本数据，由自动分类模型计算预测样本数据的勘探工作量。本发明解决了现有预测方法是基于经验或简单的统计分析，缺乏系统性和准确性的问题。本发明的方法原理简单，容易实现，计算耗时短，采用自动分类、自动寻优和自动预测，具有非常广泛的应用前景。

本发明授权一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种研究天然气勘探工作量自动分类预测的方法，其特征在于，该方法包含：步骤一、基于多元回归，建立自动分类模型假设所有样本数据分别为x1n，x2n……xpn影响指标为p个，所有样本数据的个数为n个，勘探工作量为y；若所有勘探工作量与所有样本数据之间满足一种线性关系，将所有样本数据分为一类，如下公式：yj’＝a0+a1x1j’+a2x2j’+a3x3j’+…+apxpj’1在公式1中：j’代表从n个样本中随机选的第j’个样本数据的编号，j’＝0,1……n；n代表所有样本数据的总个数；p代表影响指标的个数；ap代表第p个影响指标的系数；xpj’代表第p个影响指标中第j’个样本数据；yj’代表第j’个勘探工作量；若所有勘探工作量与所有样本数据之间满足不同的线性关系，所有样本数据分为k类，每一类中样本数据的个数为nk，nk≥p+1，则每一类满足以下公式：yj，k＝a0,k+a1，kx1j，k+a2j，kx2j，k+..+apj，kxpj,k2在公式2中：k代表总的分类数，k∈[1,n；j代表第k分类中的第j个样本数据的编号，j＝0,1……nk；nk代表第k分类的样本数据个数；p代表影响指标的个数，yj,k代表第k类第j个勘探工作量的拟合值；xpj,k代表第p个影响指标在第k类中第j个样本数据；ap,k代表第p个影响指标在第k类中的回归参数；根据最小二乘法原理得到公式2中所述回归参数a的回归参数回归参数为回归参数a的最优解，回归参数为： 在公式3中： 识别所有样本数据中哪些样本数据可分为一类的步骤如下：1设定每一类的样本数据个数nk≥p+1；2在所有样本数据中随机选取不重复的nk个样本数据进行多元回归分析，得到回归参数使得样本数据的勘探工作量的拟合值与实际值拟合误差平方和值最小计算第k分类中样本数据的勘探工作量的拟合值与实际值的相对误差绝对值中的最大值Rmax＝max{|R1，k|，|R2,k|…|Rj，k|}；其中计算k分类样本数据的勘探工作量的相对误差为：j＝1,2,...,nk；其中所述yjk均代表第k分类由所述公式2计算得到的勘探工作量的拟合值；所述均代表第k分类的第j个勘探工作量的实际值；3利用步骤2中的回归参数再计算剩余样本数据的勘探工作量的拟合值与实际值的相对误差绝对值|Ro|，其中所述|Ro|中的o为剩余样本的个数，o＝1，2，…，nk；若|Ro|＜Rmax，将该样本数据归到该类，此时nk＝nk+1；当所有剩余样本数据分类完成后，不能分类的样本数据个数为n-nk，若n-nk≥p重复步骤1～3，直到n-nk＜p分类完成，则满足n-nk＜p的每个样本数据为单独一大类；步骤二、构建预测样本数据，由自动分类模型计算预测样本数据的勘探工作量构建预测样本数据，计算样本数据与预测样本数据的分类距离，得到分类距离的最小值；根据分类距离的最小值，得到样本数据的编号，由样本数据的编号查询出所述自动分类模型中所有分类中的回归参数，由回归参数计算得到预测样本数据的预测值和预测样本数据的拟合误差平方和。

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