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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司海南分公司;西南石油大学申请的专利一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质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：CN119355810B 。

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：202411555577.9，技术领域涉及：G01V1/30；该发明授权一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质是由马光克;黄旭日;李芳;廖仪;李雷;杜艺可;任梦宇;杨冉;熊威;崔晓庆;李浩源;杨圣设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质，包括：结合测井数据对目的层进行层段标定，将层段划分为背景泥岩、低速泥岩、含气砂岩和干层砂岩。基于划分结果，通过地质体演化生成大量用于神经网络训练的数据集。构建卷积神经网络CNN，并对输入数据进行归一化处理，以防止梯度爆炸。通过对模型进行训练，得到经过优化的神经网络模型。利用AVO叠前反演技术，从叠前地震数据中提取出纵、横波速度和密度参数，辅助低速泥岩识别。将处理后的数据输入到训练好的模型中，实现对低速泥岩的智能预测。本发明能够有效提高中深层储层的识别准确性，避免低速泥岩“亮点陷阱”造成的误判，为油气勘探提供可靠的技术支撑。

本发明授权一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种低速泥岩智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：结合测井数据分析和测井解释结果，对目的层进行层段划分；划分结果作为神经网络的输出Label，划分类型包括背景泥岩、低速泥岩、含气砂岩和干层砂岩； 步骤二：根据层段划分的结果，将地质体进行横向和纵向的演化，生成大量数据用于神经网络训练；地质体演化过程中，利用测井数据进行子波分析，生成叠前角道集，数据包括：TWT、叠前角道集、Vp、Vs、Den和Label； 步骤三：选取ReLU函数作为激活函数，构建CNN神经网络，所述CNN神经网络包括四个卷积模块和三个全连接层；前三个卷积模块包括一个卷积层和一个池化层，最后一个卷积模块只包含一个卷积层；各模块的卷积核大小和步长分别设定，并进行最大池化处理； 步骤四：对样本集进行归一化处理，防止模型训练过程中出现梯度爆炸； 步骤五：将归一化后的数据输入CNN网络，初始化权向量和偏置，计算误差并进行训练，直至误差收敛，最终储存参数权重； 步骤六：利用叠前地震数据进行AVO叠前反演，准确反演出界面上下的纵、横波速度和密度参数，辅助低速泥岩的识别； 步骤七：低速泥岩预测：抽取叠前地震道集和AVO反演得到的纵、横波速度及密度数据，截取目的层内的数据并归一化处理后输入训练好的模型，得到低速泥岩的预测结果。

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中海石油(中国)有限公司海南分公司;西南石油大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市秀英区仲韶街88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”。