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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司海南分公司;中法渤海地质服务有限公司申请的专利一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法及系统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：CN119227518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411253691.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法及系统是由郭书生;吴克强;徐长敏;陈现军;伍毅设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法，包括以下步骤：S1采集多口井的测井数据和录井数据；S2基于Dc指数、钻井效率‑机械比能监测、气测辅助判断、实测测压数据等，模拟实际地层压力；S3建立地层压力与测井数据之间的一元拟合方程；S4建立地层压力与测‑录井参数之间的二元拟合方程；S5建立基于测井‑录井二元耦合数据的地层压力计算模型；S6基于测井‑录井二元耦合数据的地层压力计算模型，计算地层压力；S7对S6得到的地层压力修正；S8建立每口井的测‑录井参数热力图；S9基于热力图展示的结果，利用相关性原则消元，得到最终测录‑井参数数据集；S10建立基于测录井多元数据耦合的地层压力计算模型。

本发明授权一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的测录井多元数据耦合的地层压力计算的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集多口井的测-录井数据，测井参数包括声波时差VP、密度DEN，录井参数包括伽马测井GR、电阻率RT、钻速、钻柱转速、机械比能MSE、Dc指数、钻头横向功、钻头纵向功、当量循环密度ECD、上覆岩层压力OBG； S2：基于Dc指数、钻井效率-机械比能监测、气测辅助判断、实测测压数据，模拟实际地层压力； S3：绘制测井数据与地层压力值之间的交汇图，利用一元线性回归方法，得到地层压力值与测井数据之间的一元拟合方程； S4：绘制测井数据、录井数据与地层压力值之间的交汇图，利用二元线性回归方法得到地层压力值与测-录井参数之间的二元拟合方程； S5：综合地层压力值与测-录井参数之间的二元拟合方程，建立基于测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型； S6：基于测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型，计算地层压力，包括地基于密度测井-Dc指数二元耦合的地层压力计算PP→DENDc，拟合方程为PP＝0.125DEN-0.016Dc+2.092、基于密度测井-机械比能二元耦合的地层压力计算PP→DENMSE，拟合方程为Pp＝0.151DEN+4.6E-08MSE+2.140、基于声波时差测井-Dc指数二元耦合的地层压力计算PP→VPDc，拟合方程为PP＝0.001VP-0.006Dc+1.681、基于声波时差测井-机械比能二元耦合的地层压力计算PP→VPMSE，拟合方程为Pp＝0.001VP+6.57E-08MSE+1.656； 其中，DEN为测井参数中的密度；Dc是修正的实际钻井速率与理论钻井速率的比值； S7：对S6得到的地层压力，利用程序进行综合修正得到PP-修正，其过程是： 1识别并删除异常值，再检查数据集利用detectoutliers方法对存在空值和NaN值的行进行删除； 2再综合新的地层压力结果，得到PP-修正； S8：基于收集的测-录井数据和PP-修正数据，建立每口井的测-录井参数热力图，得到测录井参数与地层压力之间的相关性大小； S9：基于热力图展示的结果，利用代码删除存在强相关性的两个参数的其中之一，得到消元后的测录井参数数据集； S10：基于消元后得到的数据集，利用机器学习算法上进行数据训练；建立基于测录井多元数据耦合的地层压力计算模型；所述的机器学习算法选自随机森林法、多元线性回归法、决策树法或支持向量机法。

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中海石油(中国)有限公司海南分公司;中法渤海地质服务有限公司，其通讯地址为：570311 海南省海口市秀英区长滨三路8号巨制国际大厦；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”。