中国石油大学(华东)赵书昂获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于人工智能识别油气层的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：CN120493037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510968961.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于人工智能识别油气层的方法是由赵书昂;柳华杰;张煜炜;赵欣玥;张桦楠;李召朋;张宇迪设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能识别油气层的方法在说明书摘要公布了：本发明属于油气勘探开发技术领域，具体涉及一种基于人工智能识别油气层的方法。本发明首先分区域、分层位、分岩性、分储集空间类型构建储层参数评价模型，分投产方式建立油气层识别标准；然后结合油气层识别方法和智能算法识别油气层。本发明以海量数据、物理模型为“双轮”驱动，不断创新丰富测井解释模型及油气层识别技术，优化选取科学的智能模型，最终实现测井处理自动化、解释智能化发展，未来将在测井现场快速解释、单井精细评价，批量多井处理、老井复查认识、储量准确计算等方面发挥巨大作用。
本发明授权一种基于人工智能识别油气层的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能识别油气层的方法，其特征在于，首先分区域、分层位、分岩性、分储集空间类型构建储层参数评价模型，分投产方式建立油气层识别标准；然后结合油气层识别方法和智能算法识别油气层；其具体步骤为： （1）收集数据并形成四性关系数据库； （2）选取关键井作为样本井，将样本井数据分区域、分层位、分储集空间类型标签处理，对样本井数据进行治理； （3）分区域、分层位、分岩性、分储集空间类型构建样本井储层参数评价模型，分投产方式建立样本井油气层识别标准； （4）筛选出适合样本井的油气层识别方法和智能算法，结合步骤（3）得到的样本井油气层识别标准，得到待处理井的预测模型，实现智能油气层识别； 步骤（3）所述的储层参数评价模型包括孔隙度模型、渗透率模型和饱和度模型；所述的投产方式为射孔或压裂，所述的样本井油气层识别标准为样本井孔隙度-电阻率交会图。
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大学(华东)，其通讯地址为：257061 山东省东营市东营区北一路739号中国石油大学(华东)；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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