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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于序贯神经网络的储层相建模方法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：CN115758853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210855117.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于序贯神经网络的储层相建模方法是由欧成华;权昊森;李朝纯设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序贯神经网络的储层相建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于序贯神经网络的储层相建模方法，包括序贯神经网络的相模式数据量版建立、序贯神经网络相建模技术方法以及序贯神经网络相建模结果可视化的步骤；所述序贯神经网络的相模式数据量版建立还包括多类型相模式数据量版建立和各量版统计特征分析及预处理的子步骤；所述序贯神经网络相建模技术方法还包括序贯神经网络样本链建立、序贯神经网络结构建立以及序贯神经网络并行训练与组合推断子步骤；本发明实现了快速、可靠、智能地建立复杂相体系建模。

本发明授权一种基于序贯神经网络的储层相建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序贯神经网络的储层相建模方法，基于油气储层的岩相数据及其对应的测井曲线，实现复杂油气藏相体系的快速、可靠、智能化相建模，其特征在于，包括以下步骤： 序贯神经网络相建模技术方法； 所述序贯神经网络相建模技术方法包含序贯神经网络样本链建立子步骤、序贯神经网络结构建立子步骤和序贯神经网路相建模的并行训练与组合推断子步骤； 设数据量版为，有M个位置共c种相类型，则表示量版空间中第j个位置的相类型离散值，所述序贯神经网络样本链建立子步骤还包括： 生成样本链的随机路径：利用预设定的种子数生成一系列随机数，每个随机数代表了空间中的一个位置，根据初始已知数据所在的位置，从该随机数集合中剔除这些位置所对应的随机数，之后对集合中的随机数排序即可得到一条随机路径 NM； 其中表示路径上第i个节点代表的位置； 初始化样本链并确定样本链上的第一个样本：初始化样本链 ； 其中，表示随机路径上第i个节点代表的样本，表示随机路径上第i个节点代表的样本中第j个位置的相类型值； 根据初始已知数据生成初始样本，设初始已知位置集为K，则将数据量版所表示的空间中所有位置的相类型值赋为0，初始已知位置则赋为对应相类型离散值，即 ； 迭代计算得到样本链所有样本：基于初始样本序贯地生成整个样本链，第i+1个节点代表的样本为将第i个节点所代表的样本空间中第个位置的相类型赋值为后生成的样本，即： ； 还包含序贯神经网络的相模式数据量版建立的步骤，所述序贯神经网络的相模式数据量版建立包括： 采用统计学习算法以及先验地质认识来建立测录井数据与相类型之间的对应关系，以此建立单井相模式量版；利用结构化网格对地质学家建立的平面相分布区域图进行离散化，并根据面积最大原则对每个网格进行相赋值从而建立二维平面相模式量版，统计各相类型数量，据此作为评价最终结果可靠性的依据 所述序贯神经网络的相模式数据量版建立包括以下子步骤： 单井相模式量版建立； 平面相模式量版建立； 各量版统计特征分析及预处理。

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