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龙图腾网获悉中煤地一七三勘探队涿州有限责任公司申请的专利一种用于随钻测量数据的智能检错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：CN120929927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511438455.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于随钻测量数据的智能检错方法及系统是由朱华山;辛辉;田保良;张滕滕;熊科;王永超;杜俊红;刘伟民设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于随钻测量数据的智能检错方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于随钻测量数据的智能检错方法及系统，涉及随钻测量技术领域，该方法包括采集原始数据流，并进行预处理，预处理后，进行特征提取及序列重组，得到重组后的样本数据，构建MA‑CNN‑BiGRU混合模型，将待检错的原始数据流输入训练后的MA‑CNN‑BiGRU混合模型，得到检错结果，对于异常数据段，对其进行修复，将经检错及修复后得到的高质量数据传输至钻井监控系统，并对MA‑CNN‑BiGRU模型进行增量学习，实现模型自适应优化。本发明通过MA‑CNN‑BiGRU模型与双重注意力机制实现随钻数据异常的高精度分类，并依据类型进行针对性智能修复，结合闭环增量学习，最终输出高质量、可溯源的数据流，显著提升了钻井决策的准确性与安全性。

本发明授权一种用于随钻测量数据的智能检错方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于随钻测量数据的智能检错方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集井下随钻测量系统的多源传感器原始数据流，并对其进行预处理；数据流为井下随钻测量系统的多源传感器原始数据流，所述多源传感器原始数据流包括姿态传感器组、地质参数传感器组及工程参数传感器组采集的连续物理波形信号； 步骤2：对预处理后的数据进行特征提取及序列重组，得到重组后的样本数据；具体包括： 基于1D-CNN网络结构对与处理后的数据进行初级特征提取及序列长度约减，得到多通道特征图； 对多通道特征图进行重组，将其转换为序列格式； 对得到的数据进行数据规范化处理，得到重组后的样本数据； 步骤3：构建MA-CNN-BiGRU混合模型，并基于预设的数据集对其进行训练，得到训练后的MA-CNN-BiGRU混合模型，其中，MA-CNN-BiGRU混合模型包括卷积特征提取模块、时序特征提取模块、序列注意力模块及分类输出层； 步骤4：将待检错的多源传感器原始数据流输入训练后的MA-CNN-BiGRU混合模型，得到检错结果，其包括每个数据点的异常概率及异常类型分类结果； 步骤5：对于异常数据段，对其进行修复，生成符合物理规律的修复值；获取每个数据点的异常概率及异常类型分类结果，基于异常类型分类结果通过预设的修复策略对其进行修复，生成符合物理规律的修复值； 步骤6：将经检错及修复后得到的高质量数据传输至钻井监控系统，将现场确认的检错结果作为新样本，对MA-CNN-BiGRU模型进行增量学习，实现模型自适应优化。

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煤地一七三勘探队涿州有限责任公司，其通讯地址为：072750 河北省保定市涿州市清凉寺办事处建设路246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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