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龙图腾网获悉长江大学申请的专利基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测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：CN119986799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510256454.3，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测方法是由郑凯;陈雪菲;陈清礼设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测方法，该方法包括：构建初始的储层孔隙度预测模型，所述储层孔隙度预测模型包括依次连接的三阶张量输入层、三维卷积层、最大池化层、第一全连接层、第二全连接层和回归层；获取三维地震子体数据集，利用所述三维地震子体数据集对初始的储层孔隙度预测模型进行训练，得到训练完备的储层孔隙度预测模型；获取实测三维地震子体数据，并输入至训练完备的储层孔隙度预测模型，得到孔隙度预测结果。本发明通过精心设计的六层神经网络架构，输出精准的孔隙度预测值，实现了更高效精确的储层孔隙度预测，尤其适用于难以进行钻探作业的区域或出于成本效益考量需避免大量钻探的场景中。

本发明授权基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维地震子体数据驱动的AI大模型储层参数预测方法，其特征在于，包括： 构建初始的储层孔隙度预测模型，所述储层孔隙度预测模型包括依次连接的三阶张量输入层、三维卷积层、最大池化层、第一全连接层、第二全连接层和回归层； 其中，三阶张量输入层用于接收三维地震子体数据，并对输入数据进行预处理；三维卷积层用于通过卷积操作捕捉数据的特征图；最大池化层用于降低特征图的空间维度；第一全连接层用于将高维数据映射到低维空间进行特征整合；第二全连接层用于将整合后的特征映射到输出空间；回归层用于生成最终的预测结果；所述三维卷积层包含多个卷积核，每个卷积核的大小一致，卷积核的输出用公式表示为： 式中，是输入三维地震子体数据的元素，是卷积核的权重，为第m个卷积核的偏置，是输出特征图的元素，是卷积核在空间维度上的操作窗口大小，是在深度或时间维度上的卷积长度； 获取三维地震子体数据集，利用所述三维地震子体数据集对初始的储层孔隙度预测模型进行训练，得到训练完备的储层孔隙度预测模型；获取三维地震子体数据集，包括： 收集三维地震子体样本数据，采用三阶张量的形式对所述样本数据进行存储； 对三维地震子体样本数据进行预处理； 采用标签向量集对每个三维地震子体样本数据对应的孔隙度、渗透率和饱和度进行存储； 将标签与相应的三维地震子体样本数据进行匹配，形成三维地震子体数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 获取实测三维地震子体数据，并输入至训练完备的储层孔隙度预测模型，得到孔隙度预测结果。

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