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龙图腾网获悉西安思坦油气工程服务有限公司申请的专利一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估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：CN119940659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510420952.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估方法是由王媛;刘强民;靳红博;李欢;申少军;杨涛;田昊设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及了一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估方法，包括以下步骤，收集与整理已有的量子点示踪剂测试水平井产出剖面的历史数据，包括每口井对应的地质参数、工程参数以及产出剖面数据；对数据进行预处理，建立压裂井产出剖面预测模型，将预处理后的数据输入并对压裂井产出剖面预测模型进行训练，备用；将产出剖面预测数据与产出剖面事实数据进行对比，用于评估当前压裂井产出剖面预测模型的预测效果，并对压裂井产出剖面预测模型进行调整，得到调整后的压裂井产出剖面预测模型。区别于现有技术，本发明可以有效地对新开发的水平井进行产出剖面预测，有助于提高油气开采的开采效率和经济效益。

本发明授权一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估方法在权利要求书中公布了：1.一种使用碳量子点示踪剂的压裂井产出剖面评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集与整理已有的量子点示踪剂测试水平井产出剖面的历史数据，包括每口井对应的地质参数、工程参数以及产出剖面数据； S2、对收集到的地质参数与工程参数数据，进行特征选择以及转换，从而提取指定特征； S3、对数据进行预处理，预处理包括数据清洗、缺失值填补以及异常值处理，建立压裂井产出剖面预测模型，将预处理后的数据输入并对压裂井产出剖面预测模型进行训练，备用； S4、收集新开发的水平井的地质参数与工程参数数据，将收集的新开发的水平井的地质参数与工程参数数据输入压裂井产出剖面预测模型，得到产出剖面预测数据； S5、通过采用碳量子点示踪剂对新开发的水平井进行监测，得到产出剖面事实数据； S6、将产出剖面预测数据与产出剖面事实数据进行对比，用于评估当前压裂井产出剖面预测模型的预测效果，并对压裂井产出剖面预测模型进行调整，得到调整后的压裂井产出剖面预测模型； 压裂井产出剖面预测模型采用时序模型与全连接网络混合的模型，同时处理时序数据和非时序数据的特征，压裂井产出剖面预测模型包括输入模块、时序模块、全连接模块以及物理信息神经网络模块； 地质参数包括孔隙度、含油饱和度、渗透率、泥质含量、GR值、声速以及电阻率； 工程参数包括钻井时的钻时曲线、气测录井、压裂时的停泵压力、破裂压力、排量、入地液量、入地砂量以及砂比； 产出剖面数据包括示踪剂监测的产出剖面、日产液量以及含盐情况，根据地质参数、工程参数，对产出剖面数据进行预测，找到地质参数、工程参数与产出剖面数据之间的关系，提取最具有信息量的特征； 全连接模块处理静态的地质参数，将地质参数和每个时间步的时间序列特征作为输入，将两者进行拼接，使其成为一个一维向量，全连接模块采用多层堆叠的方式来处理数据，第一层的神经元数量大于等于时序模块的隐藏单元数，后续层的神经元数量依次减半，全连接模块的作用是处理静态的地质特征参数数据，提取出与油层流动性相关的特征； 使用历史数据训练得到的是基础预测模型，基础预测模型根据历史数据建立地质参数、工程参数与产出剖面数据之间的联系，作为基础点，将基础预测模型使用在应用于采用相同开采手段的新开发任务中； 将基础预测模型除去全连接模块以及物理信息神经网络模块后，剩余的部分直接使用新开发的地质参数与工程参数数据进行预测，令基础预测模型输出特征向量； 将输出的特征向量作为的一个新的预测模型的输入，新的预测模型包括全连接模块以及物理信息神经网络模块，仅对后续的全连接模块进行训练和调整。

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