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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于LSTM-PINN法的地层孔隙压力测井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：CN118428406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410533562.6，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于LSTM-PINN法的地层孔隙压力测井预测方法是由熊健;石玉江;刘向君;甘仁忠;苏波;邓佳杰;程道解;梁利喜;缑艳红;丁乙;张凤生设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-PINN法的地层孔隙压力测井预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于LSTM‑PINN法的地层孔隙压力测井预测方法，包括以下步骤：收集研究区地质、测井、地层测试相关资料；筛选研究区测井数据点，建立数据库；采用LSTM‑PINN法构建神经网络预测模型；基于所述数据库训练所述神经网络预测模型，获得训练好的神经网络预测模型；利用训练好的神经网络预测模型，预测地层孔隙压力。本申请基于物理和数据协同驱动，预测出的地层孔隙压力能够满足基本的理论规律，且预测效果更准确，对石油勘探和开发、地下工程建设等具有重大意义。

本发明授权一种基于LSTM-PINN法的地层孔隙压力测井预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-PINN法的地层孔隙压力测井预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集研究区地质、测井、地层测试相关资料；筛选研究区测井数据点，选用自然伽马、自然电位、声波时差、补偿密度、中子、深电阻率这六个测井曲线建立数据库；基于Python语言，搭建LSTM神经网络模型，以PINN理论引入三个物理损失函数，构建LSTM-PINN法神经网络预测模型；基于所述数据库训练所述LSTM-PINN法神经网络预测模型，获得训练好的神经网络预测模型；利用训练好的神经网络预测模型，预测地层孔隙压力；神经网络预测模型的输入参数包括深度DEPTH、纵波速度Vp、补偿密度DEN、垂向应力Sv、中子CNL、自然伽马GR；第一个物理损失函数表示预测结果需要满足垂向应力大于有效应力的判断条件；第二个物理损失函数表示需要满足当输入参数中的纵波速度Vp等于设定值时，模型的预测结果等于0；第三个物理损失函数需要判断偏导的值，若通过模型计算得到的偏导值越接近与Bowers模型中物理公式的偏导值，则说明该网络模型学习到了这个物理知识。

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西南石油大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市新都区新都大道8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”。