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龙图腾网获悉中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司;中油测井技术服务有限责任公司申请的专利碳酸岩孔隙结构反演方法及相关设备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：CN119620173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311181273.6，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权碳酸岩孔隙结构反演方法及相关设备是由范乐元;吴嘉鹏;程晓东;李洋;倪国辉;曾玉强;康晓泉;李永贵;冉怀江设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳酸岩孔隙结构反演方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种碳酸岩孔隙结构反演方法及相关设备，涉及地质勘探技术领域，方法包括获取测试数据，针对测试数据，利用经训练的深度学习预测模型采用贝叶斯估计算法进行孔隙结构反演，以获得孔隙结构预测结果，其中，深度学习预测模型中包括贝叶斯卷积神经网络层。根据上述技术方案，将测试数据输入到经训练的深度学习预测模型，采用贝叶斯估计算法进行孔隙结构反演，以获得孔隙结构预测结果，包括孔隙结构参数的置信区间。由此，不仅可以实现对预测结果的不确定性量化，进而表达不确定性，获得置信区间，还能有效提升预测精度，即提升孔隙结构预测结果的准确性。在数据驱动孔隙结构预测领域具有很大的应用潜力，方便进行更好的决策支持。

本发明授权碳酸岩孔隙结构反演方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种碳酸岩孔隙结构反演方法，其特征在于，包括： 获取测试数据； 针对所述测试数据，利用经训练的深度学习预测模型采用贝叶斯估计算法进行孔隙结构反演，以获得孔隙结构预测结果，其中，所述深度学习预测模型中包括贝叶斯卷积神经网络层；计算所述贝叶斯卷积神经网络层的权重的后验分布；所述计算所述贝叶斯卷积神经网络层的权重的后验分布，包括：利用变分推断，使第一参数控制的第一分布逼近所述后验分布，以获得目标函数；基于所述目标函数、标签训练数据集，获得所述贝叶斯卷积神经网络层的损失函数；获取权重采样值，以利用所述损失函数和所述权重采样值对所述第一参数进行优化；所述获取权重采样值，包括：从所述第一参数的每个高斯分布中采样，以获取所述权重采样值；所述方法还包括：在多次采样之后，获得多个孔隙结构预测结果；将所述多个孔隙结构预测结果进行平均，以获得最终预测结果；所述深度学习预测模型中还包括：全连接层、池化层、长短期记忆网络和卷积神经网络，其中，所述贝叶斯卷积神经网络层与所述池化层连接，并经由所述全连接层与所述长短期记忆网络和所述卷积神经网络连接；所述方法还包括：根据所述测试数据的数据规模，选择对应的滑动窗口大小。

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天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司;中油测井技术服务有限责任公司，其通讯地址为：100007 北京市东城区东直门北大街9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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