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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多物性特征的区域岩性解释方法、系统、设备及介质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：CN117312969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311244605.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于多物性特征的区域岩性解释方法、系统、设备及介质是由侯宇健;裴婧;蒋奇云;何展翔;赵云生设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多物性特征的区域岩性解释方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多物性特征的区域岩性解释方法、系统、设备及介质，方法包括获取区域测井数据和地球物理数据；对区域测井数据进行预处理，以得到目标区域测井数据集；建立与多物性特征关联输入的多个分类模型；利用目标区域测井数据集对多个分类模型进行训练和验证，以确定最佳分类模型；对地球物理数据进行多维反演以得到反演结果；将反演结果输入至最佳分类模型中进行处理，以得到岩性解释结果。因此通过建立与多物性特征关联输入的多个分类模型，并从中确定出验证分类效果最优的模型，即最佳分类模型，以应用于对地球物理反演结果的岩性解释中，从而可得到准确性、效率及智能性相对较佳的岩性解释结果。

本发明授权基于多物性特征的区域岩性解释方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多物性特征的区域岩性解释方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取区域测井数据和地球物理数据； 对所述区域测井数据进行预处理，以得到目标区域测井数据集，所述目标区域测井数据集具有多物性特征； 建立与所述多物性特征关联输入的多个分类模型； 利用所述目标区域测井数据集对多个所述分类模型进行训练和验证，以确定最佳分类模型，所述最佳分类模型为多个所述分类模型中被验证分类效果最优的模型； 对所述地球物理数据进行多维反演以得到反演结果； 将所述反演结果输入至所述最佳分类模型中进行处理，以得到岩性解释结果； 所述对所述区域测井数据进行预处理，以得到目标区域测井数据集，包括以下步骤： 对所述区域测井数据进行主成分分析，并按照岩性标签、主成分情况以及聚类情况，进行离群值消除处理和异常数据恢复处理，以得到所述目标区域测井数据集； 所述建立与所述多物性特征关联输入的多个分类模型，包括以下步骤： 基于对所述区域测井数据的多类物性交汇特征分析，建立多个所述分类模型，多个所述分类模型至少包括概率神经网络模型、支持向量机模型、K-近邻算法模型，每个所述分类模型皆至少以岩芯的电阻率、速度、密度、磁化率作为模型输入，并以岩性作为模型输出。

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