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龙图腾网获悉捷贝通石油技术集团股份有限公司;四川捷贝通能源科技有限公司申请的专利一种示踪监测井筒-基质-裂缝智能建模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：CN119740374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411810836.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种示踪监测井筒-基质-裂缝智能建模方法及系统是由钟萍萍;袁琴;杨磊;敖科;王艺衡;曾浩;曾磊鑫;齐岽辰;赖文君设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种示踪监测井筒-基质-裂缝智能建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种示踪监测井筒‑基质‑裂缝智能建模方法及系统，涉及油气藏示踪监测数值模拟技术领域，解决现有技术无法在保证甚至提高油气藏三维建模精度的同时，减少实际模型的总网格数，提升运算速度的问题；本发明包括获取储层网格坐标，对井筒附近进行加密操作得到井筒网格坐标点数据体，对压裂裂缝附近进行加密操作得到建模基质‑压裂裂缝网格坐标点数据体，将井筒网格坐标点数据体与基质‑压裂裂缝网格坐标点数据体合并作为整体网格坐标点数据体，然后进行聚类处理获取其中未加密网格与加密网格的耦合连接关系；本发明采用分层次多尺度加密网格建模，提升模型运算速度，从而进一步提高基于示踪监测进行油气井产能分析的准确性。

本发明授权一种示踪监测井筒-基质-裂缝智能建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种示踪监测井筒-基质-裂缝智能建模方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集基础参数、井轨迹数据、测井解释数据和压裂数据； 步骤2：对步骤1收集到的数据进行处理确定储层三维坐标的最大值、最小值，并建立储层网格模型获取储层网格坐标； 步骤3：利用无监督机器学习算法对井筒附近的n个储层网格点进行加密操作得到井筒网格坐标点数据体，利用无监督机器学习算法对压裂裂缝附近的m个储层网格点进行加密操作得到建模基质-压裂裂缝网格坐标点数据体，所述加密操作通过聚类处理算法实现； 步骤4：将井筒网格坐标点数据体与基质-压裂裂缝网格坐标点数据体合并作为整体网格坐标点数据体，利用无监督机器学习算法对整体网格坐标点数据体进行聚类处理获取其中未加密网格即粗网格与加密网格即细网格的耦合连接关系，以整体网格坐标点数据体及粗-细网格的耦合连接关系作为与井筒-裂缝-基质对应的储层模型； 所述步骤3包括：在储层网格坐标范围内以井筒坐标数据作为搜索点搜索距离所有井筒点最近的n个网格点并进行加密操作，得到井筒网格坐标点数据体；在储层网格坐标范围内以压裂裂缝数据体作为搜索点搜索距离所有压裂裂缝最近的m个网格点并进行加密操作，得到基质-压裂裂缝网格坐标点数据体； 所述井筒坐标数据的计算过程包括：分别建立钻井深度和实际垂直深度、东西偏向、南北偏向之间的插值函数作为三种井轨迹的插值函数，其中，钻井深度d1i和实际垂直深度zi之间的插值函数Fzd1i的拟合过程如下： A、确定井眼的复杂程度； B1、若是简单井眼轨迹，将井眼轨迹分为多个区段包括直井段、斜井段、水平段，在每个区段内采用线性或非线性函数分别拟合： zi＝Fzd1i＝fkd1i,d1i∈[d1k,d1k+1] 其中，k为井段数； B2、若是复杂井眼轨迹，采用指数或对数函数进行拟合： zi＝Fzd1i＝a·lnd1i+b+c 或 zi＝Fzd1i＝a·expb·d1i+c 其中a和b为拟合系数，c为空间偏移量； B21、在指数或对数函数的基础上进一步加入井斜角进行修正： zi＝Fzd1i＝a·lnd1i+b+c·cosθi 或 zi＝Fzd1i＝a·expb·d1i+c·cosθi 式中，θi为井斜角； 同理建立钻井深度d1i和东西偏向xi之间的插值函数xi＝Fxd1i、钻井深度d1i和南北偏向yi之间的插值函数yi＝Fyd1i； 根据三种井轨迹插值函数插值计算出储层中的完整井轨迹坐标值即井筒坐标数据。

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