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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价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：CN120832826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511316162.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价方法及系统是由于海洋;张学桐;吴建军;张伟;宋维强;王洪宝;刘银华;庞斌;孙善凯设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于深部煤储层可压性评价技术领域，公开了基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价方法及系统，该方法通过提取录井数据、随钻GR与岩石力学参数，计算储层脆性指数；构建多组煤样的原始样本集并进行预处理，生成第一样本集；构造神经网络，输入层为第一样本集包含参数，输出层的目标参数为脆性指数；构造损失函数量化预测脆性指数与真实脆性指数之间的残差；训练神经网络，通过损失函数梯度调整神经网络的权重和偏置项确定脆性指数，基于模型预测的脆性指数实现对深部煤储层可压性评价。本发明基于物理信息约束实现在缺少测井资料情况下准确快速评价深部煤储层可压性，为深部煤储层压裂方案设计以及“甜点区”优选提供技术支持。

本发明授权基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息约束的深部煤储层可压性评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，从现场资料中提取录井数据、随钻GR与岩石力学参数，通过岩石力学参数计算得到储层脆性指数； S2，从录井数据、随钻GR中筛选出与脆性指数相关性显著的参数类型，生成多组煤样的原始样本集； S3，采用离差标准化和随机森林回归填补法对原始样本集进行数据预处理，生成多组煤样的第一样本集并划分为训练集和测试集； S4，构造物理信息约束下的神经网络，其中，输入层为第一数据集包含的参数，输出层的目标参数为脆性指数； S5，构造损失函数量化在物理信息约束下预测值与真实值之间的残差； S6，训练神经网络，通过损失函数梯度调整神经网络的权重和偏置项确定脆性指数，使预测值和真实值之间的误差最小化； S7，基于模型预测的脆性指数实现对深部煤储层可压性评价； 在步骤S1中，录井数据包括钻深、钻压、转速、扭矩及钻时，岩石力学参数包括弹性模量、泊松比； 储层脆性指数的计算公式为： Erit＝0.5EBrit+0.5μBrit×100％式中，EBrit为归一化的弹性模量，μBrit为归一化的泊松比，Erit为脆性指数，Ej为弹性模量，Emax为从现场资料中获取的弹性模量最大值，Emin为从现场资料中获取的弹性模量最小值，μj为泊松比，μmax为从现场资料中获取的泊松比最大值，μmin为从现场资料中获取的泊松比最小值； 在步骤S5中，构造损失函数量化在物理信息约束下预测脆性指数与真实脆性指数之间的残差是构造两种损失函数并通过总损失函数量化残差； 第一种损失函数为数据驱动下神经网络在预测过程中产生的误差，第一种损失函数由Ldata表示，表达式为： 式中，n为脆性指数的样本数量，为预测值，yi为真实脆性指数； 第二种损失函数为物理约束下预测结果不满足物理条件产生的误差，第二种损失函数由Lphysics表示，表达式为： 式中，GRi为随钻伽马观测值； 总损失函数由第一种损失函数和第二种损失函数加权求得，总损失函数Ltotal表达式为： Ltotal＝αLdata+βLphysics式中，Ltotal为总损失函数，α,β为惩罚系数，用于控制两项损失的权重。

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