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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于特征提取和融合网络的储层含气量预测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：CN116224438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310005669.9，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于特征提取和融合网络的储层含气量预测方法及系统是由曹俊兴;王俊;何晓燕;程明设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征提取和融合网络的储层含气量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征提取和融合网络的储层含气量预测方法及系统。该方法包括：获取研究区井震数据和地质信息；对所述获取的井震数据进行预处理；综合地质信息和井震数据进行精细井震标定；将时域地震数据转换到深度域；对所述深度域地震数据进行地震纹、频散和地层品质因子等特征提取；通过实际观测或正演模拟获取目标数据并构建数据集；建立自注意力机制深度融合网络储层含气量预测模型并利用构建的训练集进行模型训练；利用构建的测试集对训练好的网络模型进行测试；最后获得目标区的储层含气量分布。本发明在提取多参量地震数据特征的基础上，利用深度融合网络建立的储层含气量预测方法，可有效且准确地预测深层储层的含气量分布。

本发明授权基于特征提取和融合网络的储层含气量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提取和融合网络的储层含气量预测方法，其特征在于，所述方法可包括： 获取研究区测井数据、地震数据和地质信息； 对所述获取的测井数据与地震数据进行预处理； 综合利用地质信息和经预处理的测井数据与地震数据进行地震地质综合层位精细标定； 在层位精细标定的基础上进行高精度时深转换，将时间域地震数据转换到深度域； 对所述深度域地震数据进行地震纹分析、低频阴影分析和地层品质因子反演，提取表征储层的地震纹特征、频散特征和地层品质因子的多参量地震数据特征； 通过实际观测或正演模拟获取目标数据并结合提取的多参量地震数据特征构建数据集，将构建的数据集划分为训练数据集和测试数据集； 在此基础上，建立自注意力机制深度融合网络储层含气量预测模型并利用所述构建的训练数据集进行模型训练，获得储层含气量预测自注意力机制深度融合网络模型； 之后，利用所述构建的测试数据集对所述训练好的储层含气量预测自注意力机制深度融合网络模型进行测试； 最后，将目标区实际储层地震响应作为输入预测目标区的储层含气量分布。

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