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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心申请的专利一种烃源岩TOC机器学习预测方法和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：CN116776149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310725124.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种烃源岩TOC机器学习预测方法和系统是由徐建永;李欣;黄胜兵;郭刚;朱振宇;赵凯;李楠;王升兰;崔维;丁继才;贾伟华设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烃源岩TOC机器学习预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种烃源岩TOC机器学习预测方法和系统，包括以下步骤：基于预先获取的训练样本集数据，对预先搭建的各种预测模型进行训练，并根据各预测模型的预测效果，筛选出最优预测模型；基于筛选出的最优预测模型，对当前采集地震数据进行预测，得到三维烃源岩TOC预测结果。本发明有效地克服了低勘探区域的烃源岩TOC预测难度大的问题，降低了测井数据依赖性，更充分的利用地震数据，为勘探开发的进一步工作奠定了基础。因此，本发明可以广泛应用于油气勘探开发领域。

本发明授权一种烃源岩TOC机器学习预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种烃源岩TOC机器学习预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预先获取的训练样本集数据，对预先搭建的各种预测模型进行训练，并根据各预测模型的预测效果，筛选出最优预测模型； 基于筛选出的最优预测模型，对当前采集地震数据进行预测，得到三维烃源岩TOC预测结果； 所述基于预先获取的训练样本集数据，对预先搭建的各种预测模型进行训练，并根据各预测模型的预测效果，筛选出最优预测模型，包括：获取训练样本集；按照预设比例，将训练样本集分为测试集和训练集；利用训练集对预先搭建的若干种预测模型进行训练，并利用测试集验证各预测模型的预测效果，将预测效果最优的预测模型作为最优预测模型； 所述获取训练样本集，包括：基于地震数据，对地震属性数据进行计算；基于计算得到的地震属性数据，筛选得到烃源岩TOC的敏感属性，作为训练样本集； 所述基于计算得到的地震属性数据，筛选得到烃源岩TOC的敏感属性，作为训练样本集，包括：结合至少一口井的TOC曲线，绘制烃源岩TOC与不同地震属性的交会分析图，定性的筛选与烃源岩TOC存在相关性的地震属性；分别计算烃源岩TOC与筛选出的各地震属性之间的Pearson相关系数，并通过相关系数绝对值的大小，筛选与烃源岩TOC最相关的几个属性作为训练样本集； 所述预先搭建的若干种预测模型至少包括集成方法中的梯度提升树、极梯度提升树、随机森林、基于直方图的梯度提升树和局部级联集成方法中的一种。

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海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心，其通讯地址为：100010 北京市东城区朝阳门北大街25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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