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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司申请的专利三维地质建模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：CN114998537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210639743.8，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权三维地质建模方法是由黄发木;苏海波;张平;李海川;常大伟;孙建华;任众鑫;鲁俊;张宏;段冲;王元刚;成凡设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维地质建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种三维地质建模方法，包括获取分层数据、测井数据、储层数据、钻井数据和模拟孔喉变化实验数据；根据上述数据确定原始属性模型参数和孔喉参数变化规律；根据预定算法对原始属性模型参数进行训练以形成带有预测数据的待验证模型参数，当待验证模型参数内的预测数据的变化规律与孔喉参数变化规律的相似度大于预设值时，将待验证模型参数作为预测属性模型参数输出；根据分层数据、测井数据以及预测属性模型参数确定预测储层属性模型。本发明所提供的三维地质建模方法由于引入了模拟孔喉变化实验数据作参照，从而使生成的预测储层属性模型更加符合储气库的运行特点。

本发明授权三维地质建模方法在权利要求书中公布了：1.一种三维地质建模方法，其特征在于，所述三维地质建模方法包括： 获取分层数据、测井数据、储层数据、钻井数据和模拟孔喉变化实验数据； 根据所述测井数据、所述储层数据和所述钻井数据确定原始属性模型参数，根据所述模拟孔喉变化实验数据确定孔喉参数变化规律； 根据预设算法对所述原始属性模型参数进行训练以生成带有预测数据的待验证模型参数，当所述待验证模型参数内的所述预测数据的变化规律与所述孔喉参数变化规律的相似度大于预设值时，将所述待验证模型参数作为预测属性模型参数输出； 根据所述分层数据、所述测井数据以及所述预测属性模型参数确定预测储层属性模型； 所述模拟孔喉变化实验数据包括岩样孔隙度的变化数据、岩样渗透率的变化数据以及岩样压缩系数的变化数据，所述预设算法为Python中的BP神经网络算法，根据所述预设算法对所述原始属性模型参数进行调节以生成带有所述预测数据的所述待验证模型参数的步骤包括： 根据所述BP神经网络算法建立Transformer神经网络属性模型； 利用所述BP神经网络算法中的TransformerDataProcessor算法，将所述测井数据输入至所述Transformer神经网络属性模型中的输入层以形成输入层数据； 利用所述BP神经网络算法中的Transformertrain算法定义训练函数，根据所述输入层数据和所述训练函数对所述原始属性模型参数进行训练以形成训练好的模型； 利用所述BP神经网络算法中的Transformerprediction算法，根据所述训练好的模型生成带有所述预测数据的所述待验证模型参数； 所述测井数据包括多个单井测井数据，将所述测井数据输入至所述Transformer神经网络属性模型中的输入层以形成所述输入层数据的步骤包括： 分别将多组所述单井测井数据转换为多组对应的单井原始属性模型参数； 将所述模拟孔喉变化实验数据分别与多组所述单井原始属性模型参数进行误差对比，选取误差值在预设阈值内的优选单井原始属性模型参数； 根据所述优选单井原始属性模型参数确定对应的优选单井测井数据，并将所述优选单井测井数据输入至所述Transformer神经网络属性模型中的输入层； 根据所述预设算法对所述原始属性模型参数进行调节以生成带有所述预测数据的所述待验证模型参数的步骤中还包括； 利用所述BP神经网络算法中的TransformerTimeSeries算法构建神经网络作为所述Transformer神经网络属性模型的基础； 根据已有的所述预测数据和时间序列的预测规律确定下一时间节点的所述预测数据。

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