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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别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：CN117272136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311162217.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法是由宋金民;任杉;李柯然;刘树根;王佳蕊;李智武;杨迪;叶玥豪;郭嘉欣设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法，包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、设置为训练集、验证集、检验集；S3、建立测井识别模型；S4、利用CatBoost算法对含海泡石层系是否存在滑石作二分类判断；S5、采用CatBoost算法进行滑石产状的多分类判断；S6、采用XGBoost算法对地层滑石含量进行回归预测；S7、利用验证集和检验集检验模型，从保留下来的模型中选择损失函数最小的模型作为最终模型；S8、利用最终模型对待识别的二叠系含海泡石层系进行预测。本发明基于现有钻井数据建立了含海泡石层系分析预测流程，预测的结果能够达到与传统茅一段TOC分布保持一致。能够实现针对含海泡石层系的精准预测并对非常规勘探的实际应用具有深远意义。

本发明授权一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法在权利要求书中公布了：1.一种针对二叠系含海泡石层系的测井识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据预处理：采集待预测的测井数据，从中选择选择CNL、DEN、GR、RT、RXO、AC曲线六种测井数据，并将筛选出的数据进行MinMaxScaler归一化处理；S2、将测井数据按7:1:2的比例设置为训练集、验证集、检验集；S3、建立测井识别模型：将测井数据Xk及其对应的滑石标签Yk构成集合D：D＝{Xk,Yk},k＝1,2,…,n，n为测井数据总道数；其中，Xk表示第k道测井曲线数据，由测井数据Xk构成的特征数据集X表示为： m表示纵向采样数目，表示第k道测井曲线数据的第m个采样点；滑石标签Yk包含地层是否存在滑石、滑石产状类型及滑石含量，表示为： Y1T表示地层是否存在滑石，Y1T∈[0，1]，0表示地层不存在滑石，1表示地层存在滑石；表示地层滑石含量；表示地层滑石产状，0表示斑状，1表示透镜状，2表示层状；利用机器学习算法对滑石各类标签进行预测，表示为： 其中，Fijx表示是否存在滑石、滑石含量预测、滑石产状预测所采用的算法，表示是否存在滑石、滑石含量预测、滑石产状预测所使用的算法的损失函数；S4、将训练集数据输入CatBoost模型，利用CatBoost算法对含海泡石层系是否存在滑石作二分类判断；S5、将S4判定为存在滑石的训练集数据输入另一个CatBoost模型，采用CatBoost算法进行滑石产状的多分类判断；S6、将S4判定为存在滑石的训练集数据输入XGBoost模型，采用XGBoost算法对地层滑石含量进行回归预测；S7、将验证集数据输入S4训练好的模型中，依次进行是否存在滑石的二分类判断、滑石产状的多分类判断、滑石含量预测，分别判断S4、S5、S6训练的模型是否收敛，若模型未收敛且未出现过拟合则调整模型超参数继续训练；若模型收敛或出现过拟合则结束训练；然后将检验集数据输入模型中判断模型是否正常运行，若是则保留该模型，否则剔除该模型；每次模型训练完成后都要计算模型的损失函数，并从保留下来的模型中选择损失函数最小的模型作为最终模型；S8、利用最终模型对待识别的二叠系含海泡石层系进行是否存在滑石的二分类判断、滑石产状的多分类判断、滑石含量预测，并利用滑石含量计算不同产状含海泡石层系有效厚度： n表示海泡石层系的层数。

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