河海大学祝新益获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种岩性识别模型训练方法、岩性识别方法及相关装置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：CN116861187B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310856705.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种岩性识别模型训练方法、岩性识别方法及相关装置是由祝新益;张宏兵;尚作萍;胡殿俊;张凌远设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种岩性识别模型训练方法、岩性识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种岩性识别模型训练方法、岩性识别方法及相关装置，本发明对训练用测井数据进行聚类，获得各类岩性样本的聚类簇，对过采样簇对应的需增补样本进行过采样，使训练用测井数据中所有类别的岩性样本数量均衡，采用样本均衡的测井数据训练岩性识别模型，岩性识别模型不产生预测偏差，识别准确。
本发明授权一种岩性识别模型训练方法、岩性识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种岩性识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练用测井数据中各类岩性样本的数量； 以数量最多的岩性样本作为标准岩性样本，其他岩性样本作为非标准岩性样本，将数量差值大于阈值A的非标准岩性样本作为需增补样本；其中，数量差值为标准岩性样本数量与非标准岩性样本数量之差； 对训练用测井数据进行聚类，获得岩性样本的聚类簇； 针对每个聚类簇，若聚类簇中数量最多的岩性样本的占比大于阈值B、并且数量最多的岩性样本为需增补样本，将聚类簇作为需增补样本的过采样簇，对过采样簇对应的需增补样本进行过采样，生成与需增补样本同类的新样本，将新样本加入训练用测井数据，直到训练用测井数据中标准岩性样本数量与需增补样本数量之差不大于阈值A； 采用加入新样本后的训练用测井数据训练岩性识别模型；其中，岩性识别模型为级联森林，级联森林由多组随机森林和完全随机林级联构成，每一个森林单元相当于神经网络中的神经元，其级联结构使级联森林具有深度神经网络的深度结构，随着训练的进行，原始测井数据被不断增强并继续训练，直到效果不再提升。
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