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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种复杂储层渗透率预测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：CN120492936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510940197.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种复杂储层渗透率预测方法及系统是由王欣茹;韩锐羿;潘保芝;郭宇航;张丽华设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂储层渗透率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于储层渗透率预测技术领域，提供了一种复杂储层渗透率预测方法及系统，预测方法包括以下步骤：提取复杂非常规储层的地层特征数据，建立数据集；根据数据集建立贝叶斯优化‑双向长短期记忆网络模型并进行模型训练和初步结果预测；验证模型的储层渗透率预测结果。本发明提出了贝叶斯‑双向长短期记忆网络，结合贝叶斯优化的强自适应性和高效性与BiLSTM的双向处理机制，探索不同地层特征与渗透率之间的复杂关系，实现了复杂非常规储层的渗透率准确预测。

本发明授权一种复杂储层渗透率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂储层渗透率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取复杂非常规储层的地层特征数据，建立数据集； 根据数据集建立贝叶斯优化-双向长短期记忆网络模型并进行模型训练和初步结果预测； 验证模型的储层渗透率预测结果； 其中，提取复杂非常规储层的地层特征数据，建立数据集的步骤，具体包括： 反演得到用于评价储层矿物及孔隙度特征分布的连续曲线； 基于岩心物性数据提取对应深度的特征数据，建立不同岩性的渗透率预测数据集，所述数据集包括训练集和测试集； 基于岩心物性数据提取对应深度的特征数据，建立不同岩性的渗透率预测数据集的步骤，具体为：以岩心孔隙度和渗透率为标签，按照岩心取样深度在储层特征曲线中提取对应特征值，建立复杂非常规储层的渗透率预测数据集，所述储层特征曲线包括常规测井数据、放射性测井数据、元素数据、矿物曲线和孔隙度曲线； 根据数据集建立贝叶斯优化-双向长短期记忆网络模型并进行模型训练和初步结果预测的步骤，具体包括： 利用贝叶斯优化算法自动选定双向长短期记忆网络的最优参数； 将不同岩性的渗透率训练集输入贝叶斯优化双向长短期记忆网络模型进行训练和学习； 输入测试集以获得实验室渗透率预测结果。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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”。