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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利一种页岩油产能预测方法、装置、介质和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：CN120254967B 。

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：202510712702.0，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种页岩油产能预测方法、装置、介质和设备是由孙士慧;滕诗富;孙晓峰;曲晶瑀;王艺霖;常慧林设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种页岩油产能预测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种页岩油产能预测方法、装置、介质和设备，涉及深度学习技术领域。包括：获取含有页岩油的地质层中水平井的页岩油产能数据；在含有页岩油的地质层位提取指定时窗内的地震属性，得到初始地震属性数据；以目标水平井的大地坐标为索引，根据初始地震属性数据和页岩油产能数据构建初始地震属性数据与页岩油产能的映射关系；构建页岩油产能预测模型，并使用映射关系对页岩油产能预测模型进行训练，得到训练好的页岩油产能预测模型；将目标区域的全区地震属性数据输入训练好的页岩油产能预测模型，得到目标区域的页岩油产能数据。

本发明授权一种页岩油产能预测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种页岩油产能预测方法，其特征在于，包括： 获取含有页岩油的地质层中水平井的页岩油产能数据； 在含有页岩油的地质层位提取指定时窗内的地震属性，得到初始地震属性数据； 以目标水平井的大地坐标为索引，根据所述初始地震属性数据和所述页岩油产能数据构建所述初始地震属性数据与所述页岩油产能的映射关系； 所述以目标水平井的大地坐标为索引，根据所述初始地震属性数据和所述页岩油产能数据构建所述初始地震属性数据与所述页岩油产能的映射关系之前，所述方法还包括： 对所述初始地震属性数据进行数据预处理，得到预处理后的地震属性数据； 根据所述预处理后的地震属性数据中每个地震属性数据和所述页岩油产能的相关性，对所述预处理后的地震属性数据进行筛选，得到地震属性数据； 所述根据所述预处理后的地震属性数据中每个地震属性数据和所述页岩油产能的相关性，对所述预处理后的地震属性数据进行筛选，得到地震属性数据，具体包括： 使用层次聚类法，计算所述预处理后的地震属性数据中每个地震属性数据和所述页岩油产能的相关性，得到相似性计算结果； 根据所述相似性计算结果，确定所述地震属性数据； 所述地震属性数据包括负极性振幅平均值、平均振幅、正极性振幅平均值、平均能量、不对称度、均方根振幅、峰度和最大振幅； 所述根据所述初始地震属性数据和所述页岩油产能数据构建所述初始地震属性数据与所述页岩油产能的映射关系，具体包括： 根据所述地震属性数据和所述页岩油产能数据构建所述初始地震属性数据与所述页岩油产能的映射关系； 构建页岩油产能预测模型，并使用所述映射关系对所述页岩油产能预测模型进行训练，得到训练好的页岩油产能预测模型； 所述页岩油产能预测模型的模型架构包括输入层、隐藏层、BN层和输出层； 其中，所述隐藏层的数量为至少两层，且每两个相邻的隐藏层通过一层BN层进行连接； 所述页岩油产能预测模型通过网格搜索法确定所述隐藏层的数量和所述隐藏层的神经元个数； 所述页岩油产能预测模型通过三折交叉验证法从预设超参数组合中确定目标超参数组合； 将目标区域的全区地震属性数据输入所述训练好的页岩油产能预测模型，得到所述目标区域的页岩油产能数据； 还包括： 根据所述页岩油产能数据，计算累计产油量； 根据所述累计产油量，计算产油量累积概率； 根据所述累计产油量和所述产油量累积概率，绘制关系图，并根据劳伦兹累积概率曲线关系图进行归类，确定所述目标区域中的产油层的类型。

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东北石油大学三亚海洋油气研究院，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城创新路8号中兴产业园A栋3层区；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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