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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种岩石润湿性的预测方法、系统、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：CN116343947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310341733.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质是由丁国志;薛海涛;董振涛;赵日新;严鹏磊;闫金梁;李春蕾设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质，涉及石油勘探技术领域。该方法包括：获取目标区域全井段的测井曲线值；根据全井段的测井曲线值和目标组分含量预测模型预测全井段的目标组分含量，得到全井段目标组分含量预测值；根据全井段目标组分含量预测值和亲油指数预测模型预测全井段的岩石亲油指数，得到全井段岩石亲油指数预测值；全井段岩石亲油指数预测值用于表征全井段的岩石润湿性。本发明能够摆脱样品对自发渗吸试验的限制，实现对全井段岩石亲油指数的预测和油藏润湿性的整体评价。

本发明授权一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种岩石润湿性的预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域全井段的测井曲线值； 所述测井曲线值包括：自然伽马测井值、井径测井值、电阻率测井值、声波测井值、中子测井值和密度测井值； 根据所述全井段的测井曲线值和目标组分含量预测模型预测全井段的目标组分含量，得到全井段目标组分含量预测值；所述目标组分含量预测模型是基于神经网络建模，根据目标区域不同深度的测井曲线值和对应的目标组分的含量确定的；所述目标组分是根据目标区域的岩石样品的物质组分信息与岩石亲油指数的相关性确定的；所述物质组分信息是采用基础试验分析确定的；所述岩石亲油指数是采用自发渗吸试验确定的； 根据所述全井段目标组分含量预测值和亲油指数预测模型预测全井段的岩石亲油指数，得到全井段岩石亲油指数预测值；所述全井段岩石亲油指数预测值用于表征全井段的岩石润湿性；所述亲油指数预测模型是根据目标区域的岩石样品的目标组分的含量和对应的岩石亲油指数确定的； 所述目标组分含量预测模型的确定方法具体包括： 获取目标区域不同深度的测井曲线值和对应的目标组分的含量； 对所述不同深度的测井曲线值进行归一化处理，得到归一化后的测井曲线值； 基于神经网络建模，以所述归一化后的测井曲线值为输入，以对应的目标组分的含量为输出，建立目标组分含量预测模型； 所述亲油指数预测模型的确定方法具体包括： 采用数学建模软件，根据所述岩石样品的目标组分的含量和对应的岩石亲油指数，建立亲油指数预测模型。

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：266580 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66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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