中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院王筱文获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院申请的专利基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别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：CN116168224B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111396092.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法是由王筱文;曲全工;陈德坡;季迎春;乌洪翠;吴志华;吕世超;张华锋;张玲;司陈阳设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，该基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法包括：步骤1，对取心井进行岩心观察描述，开展四性关系分析；步骤2，确定砂砾岩不同岩相的常规及成像测井响应模式；步骤3，通过成像图像处理，精细刻画砾石含量及砾径分布，定量划分全井段岩相；步骤4，以成像测井确定的岩相为基础，筛选测井特征稳定的电性层作为样本层；步骤5，通过成像标定常规测井曲线，确定敏感曲线；步骤6，基于机器学习算法，以样本层岩相为监督对象，自动识别岩相。该基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法提高了砂砾岩岩相识别精度与效率，达到了岩相识别定量、精细、客观、效率高的目的。
本发明授权基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法在权利要求书中公布了：1.基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法，其特征在于，该基于成像砾石含量的机器学习岩相自动识别方法包括： 步骤1，对取心井进行岩心观察描述，开展四性关系分析； 步骤2，确定砂砾岩不同岩相的常规及成像测井响应模式； 步骤3，通过成像图像处理，精细刻画砾石含量及砾径分布，定量划分全井段岩相； 步骤4，以成像测井确定的岩相为基础，筛选测井特征稳定的电性层作为样本层； 步骤5，通过成像标定常规测井曲线，确定敏感曲线； 步骤6，基于机器学习算法，以样本层岩相为监督对象，自动识别岩相； 在步骤6，以步骤4筛选的样本层为监督对象，以步骤5确定的敏感曲线测井值作为训练对象，在归一化处理的基础上，采用自组织特征映射、BP神经网络、支持向量机进行反复训练学习、分类，选择出与岩心和成像岩相吻合程度高的模型作为本井机器学习模型，最终推广应用于全区块其它井中，实现砂砾岩岩相自动识别。
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国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125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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