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龙图腾网获悉北京石油化工学院;中国石油大学(北京)申请的专利基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法及解释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：CN120448789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510604962.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法及解释系统是由张娜;王凌旭;姚博文;王斌;蒲景阳设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法及解释系统在说明书摘要公布了：本发明属于基于特定计算模型的计算机系统领域，尤其涉及基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法及解释系统。本发明通过引入多样化的特征扰动类型，如噪声、缩放、移位、随机删除、随机插值及非线性变换等，全面发掘提升石油采收率特征之间的潜在关系，突破了目前特征重要性仅仅关注单一特征的局限，评估多组合特征对预测模型输出的作用效果，为模型的优化和理解提供坚实的数据支撑；通过引入异步计算方式，并利用MapReduce模式进行并行化处理，显著提高了计算效率。本发明旨在利用特征扰动技术为石油产量预测模型的优化、提升准确率以及提升对于机器学习模型的解释性。

本发明授权基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法及解释系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态特征扰动分析预测石油采收率的解释方法，其特征在于，所述方法包括： S1、数据预处理：清洗和转换原始数据，构建原始特征矩阵X，为后续分析提供高质量数据输入，所述原始数据为油田的岩石物理和流体属性数据；所述原始特征矩阵X由原始特征值组成，表示样本序号，表示特征序号； S2、对步骤S1预处理后的数据进行扰动处理：根据具体的分析需求，灵活选择扰动类型，并设置特征的组合方式、步长的初始值及阀值，对步骤S1预处理后的数据进行扰动控制，生成带有上述具体参数信息的特征扰动数据； S3、步骤S2生成的带有上述具体参数信息的特征扰动数据通过模型接口层传递至机器学习模型，触发机器学习模型进行预测计算，形成预测结果，同时，模型接口层接收机器学习模型返回的预测结果，即石油采收率； S4、模型接口层将步骤S3返回的预测结果传至步长寻优控制器，步长寻优控制器利用迭代优化的策略来确定针对每个特征的最优特征扰动步长，并将最优特征扰动步长下的扰动影响发送到结果分析器，所述扰动影响根据每次扰动后模型预测结果与原始结果的差异进行计算，原始结果为根据当前油井的各项原始特征值未经扰动处理直接经机器学习模型预测得到的石油采收率； S5、结果分析器根据步骤S4输出的最优步长下的扰动影响进行排序，并根据原始结果及接收的扰动影响计算特征与原始结果之间的相关性； S6、将根据结果分析器生成的分析结果以直观、易懂的方式进行可视化呈现。

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北京石油化工学院;中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102600 北京市大兴区大兴清源北路19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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