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龙图腾网恭喜东北石油大学申请的专利基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井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：CN117909775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202311818215.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井方法是由王梅;董驰;郑宪宝;王治国;刘健康;王伟东;于源泽;杨二龙;王志宝;任怡果设计研发完成，并于2023-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井方法在说明书摘要公布了：本发明涉及石油天然气开发技术领域，特别涉及一种基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井方法。该方法包括获取影响油井压裂效果的动静态参数，对动静态参数进行归一化；根据动静态参数来源划分多视图数据集；为每个视图添加低级特征提取器；采用自注意力机制提取各个视图的高级语义特征，并采用加权平均的方式计算带有信息交互的嵌入特征；解码器重建所有数据，包括缺失的视图；构建多阶融合近邻图；计算损失函数并采用随机梯度下降算法更新网络参数；利用模型最终得到的嵌入特征执行K‑means聚类完成油井压裂措施选井。本发明提供的方法将深度多视图聚类应用到油井压裂措施选井领域，为油井压裂措施选井提供重要参考。

本发明授权基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶近邻循环图约束的多视图聚类油井压裂选井方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取影响油井压裂效果的动静态参数，对动静态参数进行Min-Max归一化；步骤S2、在步骤S1归一化后的数据基础上，根据动静态参数来源划分多视图数据集；步骤S3、为步骤S2中所划分出的每个视图添加低级特征提取器；步骤S4、在步骤S3的基础上采用自注意力机制提取各个视图的高级语义特征，并采用加权平均的方式计算带有信息交互的嵌入特征；步骤S5、利用与步骤S4网络结构对称的解码器重建所有数据，包括缺失的视图，具体包括：编码器并利用可用的原始数据来施加部分重构约束，加权重构损失Lre： 其中是重构数据中第i个样本；在第二阶段重构损失函数变为： 步骤S6、将步骤S5中恢复的缺失视图补充到原始数据集构建近似完整的多视图数据集，根据近似完整的多视图数据构建多阶融合近邻图，具体包括：将步骤S5中恢复的缺失视图补充到原始数据集构建近似完整的多视图数据集， 其中，W表示指示矩阵，Wi,j＝1表示第i个样本的第j个视图，否则，Wi,j＝0表示第i个样本的第j个视图缺失；根据近似完整的多视图数据构建多阶融合近邻图： 其中， 其中，是生成的样本数据之间的多阶近邻矩阵，是第v个视图的第o阶近邻矩阵；步骤S7、利用步骤S5重建的视图与步骤S6构建的多阶融合近邻图计算损失函数，并采用随机梯度下降算法更新网络参数，具体包括：在恢复缺失视图阶段整体损失函数为：L＝Lre+βLrg12β是平衡这两个损失的惩罚参数；补全缺失视图后损失函数为：L'＝L're+βLrg13其中： 其中，b表示每个小批次的样本量，是每个小批次数据对应的编码器的输出，|k表示第k个训练轮次；在多阶近邻图损失计算中，最大限度地利用全局结构信息，保留了上一个训练轮次获得的所有嵌入特征Z，并在当前批处理后更新其相应的部分；在补全缺失视图后，所使用的是由第一阶段训练完所构成的图是固定的，即Gv|k-1＝Gv|k；步骤S8、利用模型最终得到的嵌入特征执行K-means聚类，完成油井压裂措施选井。

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东北石油大学，其通讯地址为：163000 黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199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”。