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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利深部煤层气井压窜智能预测方法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：CN121212569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511747247.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权深部煤层气井压窜智能预测方法是由郭子熙;刘艺;甄怀宾;王子强;王晶晶;王昱川;康芸玮;蒲雷杰;周琪松;罗鑫诚;李旺泽设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本深部煤层气井压窜智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深部煤层气井压窜智能预测方法，涉及智能预测技术领域。该方法包括以下步骤：S1、获取深部煤层气区块施工井压裂设计参数、施工井地质参数、邻井地质参数、井间空间关系参数和实测压窜标签，对其进行预处理得到数据集；S2、将上述数据集代入图神经网络中，构建包括节点集合和边集合的异构图，并将参数进行融合，得到用于表征样本特性的融合特征表示；所述融合特征表示包括压裂段节点特征和邻井节点特征；S3、基于融合特征，结合MLP模型对压窜概率进行预测。本发明采用了一种基于“压裂段‑邻井对”样本单元的静态地质特征与施工设计参数相融合的压窜风险预测与优化架构，其能够对深部煤层气井是否压窜进行事前预测，精度较高。

本发明授权深部煤层气井压窜智能预测方法在权利要求书中公布了：1.深部煤层气井压窜智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取深部煤层气区块施工井压裂设计参数、施工井地质参数、邻井地质参数、井间空间关系参数和实测压窜标签，对其进行预处理得到数据集； S2、将上述数据集代入图神经网络中，构建包括节点集合和边集合的异构图，并将参数进行融合，得到用于表征样本特性的融合特征表示；所述融合特征表示包括压裂段节点特征和邻井节点特征；所述融合特征的获得方法具体包括以下步骤： 对压裂段节点初始特征=和邻井节点初始特征=，进行线性变换，得到：，，式中，和分别表示压裂段节点初始特征和邻井节点初始特征；和分别表示标准化后的施工井压裂历史参数向量和标准化后的邻井地质参数向量；和分别表示在第层经过线性变换后的压裂段节点特征和第层经过线性变换后的邻井节点特征；为第层可训练的权重矩阵；和分别表示节点在第层的特征向量和节点在第层的特征向量； 计算注意力系数：对于压裂段节点的每个邻居节点和邻井节点的每个邻居节点，根据边类型计算注意力系数； 计算段-井边的融合特征： 式中，表示第层可训练的注意力向量，表示带泄露的线性整流单元激活函数；表示向量拼接操作；表示压裂段节点i和其邻居节点A的空间参数特征；是邻井节点j和其邻居节点B的空间参数特征；表示在第层，压裂段节点i与其邻井邻居节点A之间，通过融合空间关系特征计算得到的未归一化注意力系数；表示在第层，邻井节点j与其邻居节点B之间，通过融合空间关系特征计算得到的未归一化注意力系数；表示在第层，第i个压裂段节点的邻居节点的线性变换节点特征；表示在第层，第j个邻井节点的邻居节点的线性变换节点特征； 计算段间边特征： 表示在第层，压裂段节点i与其邻居节点A之间，通过融合空间关系特征计算得到的未归一化注意力系数；表示在第层，邻井节点j与其邻居节点B之间，通过融合空间关系特征计算得到的未归一化注意力系数； 归一化注意力权重： 式中，表示在第层，压裂段节点i对邻居节点A的归一化注意力权重；表示在第层，邻井节点对邻居节点B的归一化注意力权重；指压裂段节点i与邻居节点A融合不同边的注意力系数，在计算时分别代入和；指邻井节点j与邻居节点B融合不同边的注意力系数，在计算时分别代入和；表示指数函数； 消息聚合与更新： 式中，表示第i个压裂段节点在第层消息聚合与更新后的特征；表示第j个邻井节点在第层消息聚合与更新后的特征；表示非线性激活函数； 输出：对于第i个压裂段节点特征，其最终表征记为，对于第个邻井节点特征，其最终表征记为； S3、基于融合特征，结合MLP模型对压窜概率进行预测，包括以下分步骤： S31、将异构图中连接压裂段和邻井的边的两端节点融合特征融合为一个特征向量：，式中，表示向量拼接操作；表示特征向量；表示第i个压裂段节点特征；表示第j个邻井节点特征； S32、将特征向量代入MLP模型中，以二元交叉熵为损失函数，以实测压窜标签为监督信号，通过函数将映射到0-1的范围内进行训练，并以反向传播的方式，代入MLP模型和图神经网络中，对其参数进行调节，直至训练结束，得到训练后的模型； S33、训练后的模型即可用于压窜概率的预测。

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