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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基于DPSO-ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法及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：CN121211411B 。

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：202511757132.3，技术领域涉及：G06F18/30；该发明授权基于DPSO-ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法及系统是由卢羿州;田枫;刘宗堡;张可佳;刘芳;张岩设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DPSO-ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DPSO‑ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法及系统，为数据处理领域。为解决井筒岩心深度归位方法依赖单一相似度度量、缺乏井筒岩心间重叠约束，人工设定参数导致局部最优问题。包括采集井的基础信息、测井曲线数据、岩性解释结果及岩心实验数据；基于已校井的地层、沉积环境、岩性特征、测井曲线和实验数据构建神经网络；依据井筒信息及测井曲线采样间隔构建偏移搜索空间；对未校验井，基于神经网络预测的储层参数构建目标函数，以井筒参数岩心实验数据重叠为约束项构建离散粒子群优化模型；用于井筒岩心与储层参数岩心实验数据深度归位修正，实现井筒岩心及储层参数岩心实验数据与测井曲线自动校验与归位。

本发明授权基于DPSO-ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DPSO-ANN评价的井筒岩心与测井曲线数据校验归位方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取工区数据中井的基础信息、测井曲线数据、岩性解释结果以及储层参数岩心实验数据，并构建归位数据集； S200、利用多口已校正井，基于地层、沉积环境、岩性特征和测井曲线数据为特征，以不同类型的储层参数岩心实验数据为标签构建多个神经网络模型； 包括，对已校正井的测井曲线按深度索引进行深度一致性插值和缺失补齐；对测井曲线做归一化处理；将处理后的测井曲线作为输入，以地层、沉积环境、岩性特征为约束，以不同类别的储层参数岩心实验数据为标签，构建多个多层神经网络模型；最后，根据神经网络模型对未校验归位井预测储层参数，并以此为基础与偏移方案调整后的实验数据计算均方误差和决定系数； S300、根据井筒长度、井筒数量及测井曲线采样间隔，建立井筒归位优化所需的数据集，得到全局搜索空间； S400、对未校验井，以神经网络ANN预测的储层参数数据，并以此为基准，与基于偏移方案调整后的实验数据计算评价指标构建目标函数，量化每组偏移方案对应的数据归位质量，以井筒储层参数岩心实验数据重叠为约束项构建离散粒子群优化模型DPSO，用于对相邻岩心段之间的偏移差异进行惩罚，确保归位结果的纵向连续性； 目标函数和约束函数形式如公式4至公式7所示： 式中，为目标函数结果；为预测第p个储层参数得到的均方误差；为第p个储层参数权重；为第p个储层参数的评分；为第j个储层参数的平均值；为第m段井筒的实验参数的最大位置；为第m+1段井筒的实验参数的最小位置；第m段井筒的偏移量，为第p个储层参数的全局最优评分；k为预测参数个数；为预测第p个储层参数得到的决定系数；为第p个储层参数的全局最优位置的均方误差；为第p个储层参数的全局最优位置的决定系数；n为井筒个数； S500、通过运行离散粒子群优化模型DPSO，在全局搜索空间中获取各井筒岩心的最优深度偏移向量，据此完成井筒岩心及储层参数岩心实验数据与测井曲线的校验与归位，完成深度归位修正。

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