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龙图腾网获悉江苏华东地质建设集团有限公司;江苏南华地下空间研究所有限公司申请的专利基于机器学习的深层地热储层参数预测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：CN120195769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510640774.9，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权基于机器学习的深层地热储层参数预测系统是由丁移山;郑晓军;付国强;何委徽;关俊朋;赵晓豹;康红军设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的深层地热储层参数预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地质数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的深层地热储层参数预测系统。该系统包括：数据采集模块，用于采集观测点的重力数据、磁场强度和地震波数据；预测温度获取模块，用于获取观测点的第一预测温度、第二预测温度和外界环境稳定性；地质干扰性分析模块，用于判断观测点是否为异常观测点，进而获取测点的地质干扰性；地层均匀性分析模块，用于基于观测点的走时曲线计算地层均匀性；融合预测温度获取模块，用于训练CNN模型，获取目标观测点的地层均匀性和地质干扰性；根据地层均匀性、地质干扰性、外界环境稳定性、第一预设值和第二预测温度得到目标观测点的融合预测温度。本申请能够提高深层地热储层温度预测的准确性。

本发明授权基于机器学习的深层地热储层参数预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的深层地热储层参数预测系统，其特征在于，该系统包括： 数据采集模块，用于采集观测点的重力数据、磁场强度和地震波数据； 预测温度获取模块，用于获取观测点的第一预测温度和第二预测温度；在观测点布置传感器，根据传感器采集的数据计算观测点的外界环境稳定性； 地质干扰性分析模块，用于根据观测点的重力数据和磁场强度判断观测点是否为异常观测点，若为正常观测点，则观测点的地质干扰性为预设值，若为异常观测点，根据观测点的邻近观测点计算观测点的地质干扰性，包括： 计算一个观测点与其他观测点之间的距离，取预设数量的距离最小的其他观测点作为该观测点的邻近观测点；分别计算每个邻近观测点的重力数据的均值与该观测点的重力数据的均值的差值，然后对每个邻近观测点对应的差值求平均值并取绝对值，得到该观测点的重力数据局部差异；同理获取该观测点的磁场强度局部差异；利用第一预设值对该观测点的重力数据局部差异的倒数和磁场强度局部差异的倒数分别进行负相关映射，得到第一映射结果和第二映射结果；第一映射结果和第二映射结果的和为该观测点的局部差异；计算该观测点的出现异常的数据的种类数与总的数据种类数的比值，并利用第一预设值减去该比值得到该观测点的异常占比；对该观测点的局部差异和异常占比进行加权求和，得到该观测点的地质干扰性； 地层均匀性分析模块，用于根据观测点的地震波数据获取走时曲线；基于走时曲线上数据点的变化情况计算地层均匀性，包括： 获取直达波的走时曲线上每两个相邻的数据点之间的斜率，按照横坐标的顺序组成斜率序列；利用反射波的走时曲线上相邻的三个数据点构建三角形，利用三角形的最小外接圆计算相邻的三个数据点中位于中心的数据点的曲率，将每个数据点对应的曲率按照横坐标顺序组成曲率序列；计算斜率序列中每两个相邻的斜率之间的差值绝对值的均值并与第一预设值相加，得到相加结果，对相加结果进行求倒得到直达波反映特征，同理按照相同的方法对曲率序列进行分析获得反射波反映特征；将直达波反映特征和反射波反映特征求平均得到观测点的地层均匀性； 融合预测温度获取模块，用于基于各观测点的走时曲线、重力数据、磁场强度、地层均匀性和地质干扰性训练CNN模型；将目标观测点的走时曲线、重力数据、磁场强度输入CNN模型获取目标观测点的地层均匀性和地质干扰性；根据地层均匀性、地质干扰性、外界环境稳定性、第一预测温度和第二预测温度得到目标观测点的融合预测温度。

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