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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测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：CN119538763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411365922.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法是由时贤;张博涛;蒋恕;常鑫;冒海军;刘敬寿;许洪星设计研发完成，并于2024-09-29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致密砂岩水力裂缝穿层预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法，首先通过测井数据分析确定储层和隔层的关键参数；通过收集实际水力压裂数据，构建包含地层参数和施工参数的数据集，利用Z‑分数方法去除异常值，并设计了基于递归神经网络的测井数据预测模型，生成合成数据以增强数据集的完整性，有效解决了测井数据信息缺失问题，在此基础上，采用决策树、支持向量机和逻辑回归作为基分类器，通过误差最优最小二乘法和均方误差倒数法计算权重，最后使用加权平均方法，得到集成分类器Fx，用于预测水力裂缝的穿层情况。本发明步骤清晰，易于操作，能够快速对特定区块的水力压裂水平井进行穿层预测，为制定合理的压裂参数提供了科学依据。

本发明授权一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法，其特征在于，步骤如下： S1、利用测井数据分析和计算地层参数，包括储层厚度、隔层厚度、地层抗拉强度和储隔层应力差，地层参数计算方式如下： S11、通过计算岩石孔隙度、渗透率和地层泥质含量Vsh确定储层厚度和隔层厚度； S12、以地层抗拉强度作为目标函数，以岩石密度、纵波速度测井数据为自变量进行函数回归，得到地层抗拉强度； S13、利用测井资料中的储层中的主应力值与隔层中的主应力值计算储隔层应力差； S2、收集已实施水力压裂的水平井相关数据，包括影响水力裂缝穿层的地层参数、施工参数和相应的穿层结果； S3、将步骤S1、S2收集到的数据使用Z-分数方法去除异常值，设计基于深度学习的综合测井数据预测模型来生成合成数据，增加数据集的完整性，对包括原始数据和合成数据在内的整个数据进行标准化处理后生成数据集； S4、选择决策树、支持向量机、逻辑回归三种基分类器，对每个基分类器，使用Bootstrap抽样方法从训练集中生成多个子集合，并利用遗传算法自动调整基分类器的参数； S5、对误差最优最小二乘法和均方误差倒数法计算出的权重求取平均数，得到平均权重； S6、将3个基分类器采用加权平均，得到最终集成分类器Fx，将新的地层参数和施工参数输入最终集成分类器Fx，预测水力裂缝穿层情况。

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国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；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”。

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