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龙图腾网获悉中国石油集团西部钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司申请的专利基于多模态数据融合的储层含油性评价方法、装置、电子设备及存储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：CN120822036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511308932.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多模态数据融合的储层含油性评价方法、装置、电子设备及存储介质是由胡涛;李晨;毛仕卓;石巧资;陈尧;隋泽栋;徐声驰;高全慧设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的储层含油性评价方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种石油勘探技术领域，是一种基于多模态数据融合的储层含油性评价方法、装置、电子设备及存储介质，包括利用训练样本集对多模态融合网络进行端到端联合训练，得到储层含油性评价模型，其中多模态融合网络为双分支加权融合结构，双分支包括图像分支网络和矿物分支网络；基于验证样本集和测试样本集优化储层含油性评价模型的模型参数。本发明充分考虑岩屑荧光图像和岩屑矿物含量数据的潜在关联性，将岩屑荧光图像和岩屑矿物含量数据进行多模态融合，通过双分支结构并行处理不同模态数据，丰富数据特征，实现特征互补，并通过优化加权融合解决了模态差异带来的收敛速度不一致问题，提高了储层含油性评价的准确度。

本发明授权基于多模态数据融合的储层含油性评价方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的储层含油性评价方法，其特征在于，包括： 建立训练样本集、验证样本集、测试样本集，其中每个样本集中均设置有高、中、低三类含油性样本，每个样本均包括岩屑荧光图像、对应深度的岩屑矿物含量数据和含油性评价结果的标签信息； 利用训练样本集对多模态融合网络进行端到端联合训练，在满足训练停止条件时，结束训练，得到储层含油性评价模型，其中多模态融合网络为双分支加权融合结构，双分支包括图像分支网络和矿物分支网络，使用自注意力机制构建特征融合网络，以实现动态分配权重，具体融合过程，包括： 1特征对齐与投影，将图像分支网络和矿物分支网络输出的2个输出512维特征向量进行L2归一化，消除前向传播中模态间特征尺度差异，再进行投影操作，将两模态特征分别映射到共享的查询Q、键K、值V空间： 其中，为通过训练学习得到的权重矩阵；为图像分支网络输出的特征；为矿物分支网络输出的特征； 2计算注意力权重，通过点积计算图像分支网络输出的特征向量与矿物分支网络输出的特征向量之间的关联度AS，再使用Softmax函数生成注意力权重矩阵A： 其中，为键矩阵的转置；，为特征维度缩放因子； 3加权平均融合，使用注意力权重对图像分支网络输出的特征向量与矿物分支网络输出的特征向量进行加权平均形成融合特征向量，权重矩阵A通过反向传播自动更新，初始权重为0.5： 其中，为融合特征向量； 基于验证样本集和测试样本集优化储层含油性评价模型的模型参数，输出符合测试评估要求的储层含油性评价模型； 利用储层含油性评价模型进行储层含油性评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油集团西部钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司，其通讯地址为：834000 新疆维吾尔自治区克拉玛依市友谊路98号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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