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龙图腾网获悉青岛科技大学;青岛薄荷科技有限公司申请的专利基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法及装置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：CN120850058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511366549.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法及装置是由李景哲;王忠闯;杨晗晗;张秀凡;邱实设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法及装置，涉及地层识别划分领域。首先，对测井数据进行预处理，测井数据包括测井曲线及地层标记点深度；其次，将初始数据输入预先训练完成的地层划分模型进行预测，地层划分模型由U‑Net和Bi‑LSTM融合得到；最后，采用滑动窗口对初始标签序列进行噪声点消除，并基于地质单调性约束进行修正，得到目标标签序列。本发明通过一维U‑Net提取多尺度空间特征、Bi‑LSTM捕捉地层时序依赖关系，有效克服了单一模型时空协同能力不足的问题，显著提升地层边界识别的精度。

本发明授权基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合深度学习与地质约束的测井地层划分方法，其特征在于，包括： 对测井数据进行预处理，得到初始数据，所述测井数据包括测井曲线及地层标记点深度； 将初始数据输入预先训练完成的地层划分模型进行预测，得到初始标签序列，所述地层划分模型由U-Net和Bi-LSTM融合得到； 采用滑动窗口对初始标签序列进行噪声点消除，并基于地质单调性约束进行修正，得到目标标签序列； 所述U-Net包含编码器与解码器； 所述编码器通过多尺度卷积提取测井曲线的局部与全局空间特征； 所述解码器通过多层上采样对编码特征进行上采样和特征重建，得到空间特征图； 所述Bi-LSTM与所述U-Net的编码器的最深处的瓶颈层连接，用于捕捉空间特征图的长期双向依赖关系； 所述采用滑动窗口对初始标签序列进行噪声点消除，并基于地质单调性约束进行修正的过程，包括： 通过预设尺寸的滑动窗口对初始标签序列进行平滑处理，将各地层标记点的标签替换为窗口内出现频率最高的标签，以消除孤立的噪声点； 基于地质单调性约束，将地层标签序列修正为自上而下单调递进的修正标签序列； 通过预设尺寸的滑动窗口对修正标签序列进行平滑处理，得到目标标签序列； 所述基于地质单调性约束，将地层标签序列修正为自上而下单调递进的修正标签序列的过程，包括： 遍历平滑后标签序列，若当前遍历标签小于当前主导标签，则将当前遍历标签更新为主导标签； 若当前遍历标签比当前主导标签大2及以上，则将当前主导标签加1，并将标签限制在目标范围内。

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