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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于多源信息融合的含气饱和度预测方法、设备及介质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：CN119717049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411653160.6，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权基于多源信息融合的含气饱和度预测方法、设备及介质是由吴奎;李明轩;袁三一;黎升煌;余一欣设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息融合的含气饱和度预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源信息融合的含气饱和度预测方法、设备及介质。该方法包括：获取待预测储层的多源地质数据；对多源地质数据中的叠前地震数据进行时频分析，确定叠前地震数据的分频属性；根据分频属性，确定叠前地震数据对应的频率梯度；根据多源地质数据，生成区域掩码和岩性掩码；根据多源地质数据中测井含气饱和度数据与频率梯度、多源地质数据中其他数据之间的相关性分析，确定预测相关特征；根据区域掩码、岩性掩码和初始预测结果，得到待预测储层的含气饱和度预测结果，初始预测结果为含气饱和度预测模型基于预测相关特征进行预测得到的结果。该方法通过多源数据的分析，提高了含气饱和度预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于多源信息融合的含气饱和度预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的含气饱和度预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测储层的多源地质数据，所述多源地质数据包括叠前地震数据、地震属性数据、伽马反演结果、地震岩性结果、断层信息、测井含气饱和度数据； 对所述多源地质数据中的叠前地震数据进行时频分析，确定所述叠前地震数据的分频属性； 根据所述分频属性，确定所述叠前地震数据对应的频率梯度； 根据所述多源地质数据，生成区域掩码和岩性掩码； 根据所述多源地质数据中测井含气饱和度数据与所述频率梯度、所述多源地质数据中其他数据之间的相关性分析，确定预测相关特征； 根据所述区域掩码、所述岩性掩码和初始预测结果，得到所述待预测储层的含气饱和度预测结果，所述初始预测结果为含气饱和度预测模型基于所述预测相关特征进行预测得到的结果，所述含气饱和度预测模型是基于K最近邻算法构建的机器学习模型； 其中，在所述根据所述区域掩码、所述岩性掩码和初始预测结果，得到所述待预测储层的含气饱和度预测结果之前，还包括： 根据所述待预测储层的断层信息，确定第一目标层与第二目标层，所述第一目标层为所述待预测储层中位于断层上方的储层，所述第二目标层为所述待预测储层中位于断层下方的储层； 构建所述第一目标层的第一含气饱和度预测模型、第二含气饱和度预测模型；以及所述第二目标层的第三含气饱和度预测模型、第四含气饱和度预测模型，所述第一含气饱和度预测模型和所述第三含气饱和度预测模型用于预测所述待预测储层中处于砂岩属性下的储层的含气饱和度，所述第二含气饱和度预测模型和所述第四含气饱和度预测模型用于预测所述待预测储层中处于泥岩属性下的储层的含气饱和度； 根据所述待预测储层中各个目标层的预测相关特征，确定各个目标层中与各个含气饱和度预测模型对应的初始预测结果； 其中，所述含气饱和度预测结果满足： ； 其中，为所述含气饱和度预测结果；为所述区域掩码；为砂岩掩码；为泥岩掩码；为所述第一含气饱和度预测模型；为所述第二含气饱和度预测模型；为所述第三含气饱和度预测模型；为所述第四含气饱和度预测模型；为所述预测相关特征。

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