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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备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：CN118939955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410795809.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备是由薛亮;范基梁设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备。应用于油藏工程技术领域，该方法通过获取待测区域的岩心数据和测井数据；对岩心数据和测井数据进行初始化处理，得到初始化后的岩心数据和测井数据；将初始化后的测井数据输入随机森林模型，计算测井数据的多个特征对油藏储层参数的重权，得到测井数据的目标特征；根据初始化后的岩心数据和测井数据的目标特征，构建长短期记忆网络模型，根据长短期记忆网络模型以及岩石物理学知识构建目标预测模型，并训练目标预测模型，目标预测模型基于岩石物理学对油藏储层的参数进行预测，从而提高预测的准确性，提升工作效率。

本发明授权基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测区域的岩心数据和测井数据； 对所述岩心数据和测井数据进行初始化处理，得到初始化后的岩心数据和测井数据；将所述初始化后的测井数据输入随机森林模型，计算测井数据的多个特征对油藏储层参数的权重，得到所述测井数据的目标特征； 根据所述初始化后的岩心数据和所述测井数据的目标特征，构建长短期记忆网络模型，所述长短期记忆网络模型用于确定所述岩心数据与所述测井数据目标特征的关联关系； 根据所述长短期记忆网络模型以及岩石物理学知识构建目标预测模型，将所述岩心数据与所述测井数据目标特征的关联关系和岩石物理学知识作为目标预测模型的输入数据，控制所述目标预测模型进行迭代处理，获取所述目标预测模型的总损失函数，在确定所述总损失函数收敛时，控制所述目标预测模型停止迭代处理，确定所述目标预测模型训练完成；其中，所述目标预测模型的总损失函数包括长短期记忆网络模型的第一损失函数和岩石物理学知识的第二损失函数；所述目标预测模型基于岩石物理学知识对油藏储层参数进行预测；所述岩石物理学知识包括不同岩石属性与油藏储层参数之间的关系； 所述油藏储层参数包括：孔隙度、渗透率、含水饱和度，所述将所述初始化后的测井数据输入随机森林模型，计算测井数据的多个特征对油藏储层参数的权重，得到所述测井数据的目标特征，包括： 将所述初始化后的测井数据输入随机森林模型，分别计算所述多个特征对所述孔隙度、渗透率、含水饱和度的影响权重值，得到孔隙度权重值、渗透率权重值、含水饱和度权重值； 对所述孔隙度权重值、渗透率权重值、含水饱和度权重值进行权重值由大至小的排序处理； 将排序处理后的前预设数量个孔隙度权重值对应的特征作为孔隙度的目标特征； 将排序处理后的前预设数量个渗透率权重值对应的特征作为渗透率的目标特征； 将排序处理后的前预设数量个含水饱和度权重值对应的特征作为含水饱和度的目标特征。

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