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龙图腾网获悉中国海洋石油集团有限公司;中海石油(中国)有限公司湛江分公司申请的专利基于机器学习的页岩油返排效果评价方法和系统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：CN119477029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411362019.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于机器学习的页岩油返排效果评价方法和系统是由高永德;姜洪丰;吴进波;胡科;董其鲁;钟鹏设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的页岩油返排效果评价方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的页岩油返排效果评价方法和系统，涉及石油工程技术领域，包括：基于页岩油井返排井筒的测井数据，确定待评价页岩油返排制度的临界流量和临界压力；基于临界流量和临界压力，将以流量和压力为维度的目标空间分为多个类别区域；利用基于机器学习的聚类方法，将待评价页岩油返排制度的多个返排数据点划分到多个类别区域内；统计每个类别区域内的返排数据点的数量，得到数量矩阵；基于数量矩阵和预设权重矩阵，计算安全返排评价指标；基于安全返排评价指标，对待评价页岩油返排制度的返排效果进行评价。本发明缓解了现有技术存在的无法定量化针对性的指导页岩油返排效果的评价的技术问题。

本发明授权基于机器学习的页岩油返排效果评价方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的页岩油返排效果评价方法，其特征在于，包括： 基于页岩油井返排井筒的测井数据，确定待评价页岩油返排制度的临界流量和临界压力；所述临界流量包括最大流量和最小流量，所述临界压力包括最大井底流压和最小井底流压； 基于所述临界流量和所述临界压力，将以流量和压力为维度的目标空间分为多个类别区域； 利用基于机器学习的聚类方法，将所述待评价页岩油返排制度的多个返排数据点划分到所述多个类别区域内； 统计每个类别区域内的返排数据点的数量，得到数量矩阵； 基于所述数量矩阵和预设权重矩阵，计算安全返排评价指标； 基于所述安全返排评价指标，对所述待评价页岩油返排制度的返排效果进行评价； 所述最小流量的计算算式包括： 其中， Q1为所述最小流量，ds为支撑剂颗粒直径，为支撑剂颗粒密度，为井筒流体密度，dW为返排井筒直径，为曳力系数，为水相密度，为油相密度，为水相流量，为油相流量；g为重力加速度； 所述最大流量的计算算式包括： 其中，Q2为所述最大流量，n为井筒总孔眼数，γ为表面张力，μ为流体粘度，ds为支撑剂颗粒直径，为支撑剂颗粒密度，为井筒流体密度，△P为支撑剂上的有效应力； 确定所述最小井底流压，包括： 基于所述测井数据，分别计算所述返排井筒的返排压力和页岩油泡点压力； 将所述返排压力和所述页岩油泡点压力中的最大值确定为所述最小井底流压。

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海洋石油集团有限公司;中海石油(中国)有限公司湛江分公司，其通讯地址为：100010 北京市东城区朝阳门北大街25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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