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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种基于地质-工程数据的油气压裂产量预测方法及装置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：CN118536637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410368584.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于地质-工程数据的油气压裂产量预测方法及装置是由王天宇;胡昊;田守嶒;李根生;黄中伟;宋先知;徐茂雅;盛茂;穆总结;廖勤拙设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地质-工程数据的油气压裂产量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书涉及一种基于地质‑工程数据的油气压裂产量预测方法及装置，获取目标井的泵注数据以及测录井数据；分别对泵注数据以及测录井数据进行二维转换，得到泵注二维特征矩阵和测录井二维特征矩阵；将泵注二维特征矩阵输入到第一卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算得到施工质量评价指标；将测录井二维特征矩阵输入到训第二卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算得到地层物性指标和储层流体指标；将施工质量评价指标、地层物性指标和储层流体指标输入到全连接层输出所述产量预测结果。本说明书更进一步的使用沿井深方向的测录井数据和基于时间序列的泵注数据，对压裂后产量进行预测，从而保证了压裂数据的客观性和精确性。

本发明授权一种基于地质-工程数据的油气压裂产量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于地质-工程数据的油气压裂产量预测方法，其特征在于，包括： 获取目标井的泵注数据以及所述目标井所在地层的测录井数据； 分别对所述泵注数据以及测录井数据进行二维转换，得到泵注二维特征矩阵和测录井二维特征矩阵； 将所述泵注二维特征矩阵输入到训练好的第一卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算，得到施工质量评价指标； 将所述测录井二维特征矩阵输入到训练好的第二卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算，得到地层物性指标和储层流体指标； 将所述施工质量评价指标、地层物性指标和储层流体指标输入到全连接层，全连接层经过激活函数输出所述目标井的产量预测结果； 对所述泵注数据进行二维转换，得到泵注二维特征矩阵包括： 按照工况对所述泵注数据进行划分，得到多个阶段下的泵注数据； 分别对每个阶段对应的泵注数据进行二维转换，得到每个阶段对应的泵注二维特征矩阵； 所述第一卷积神经网络模型包括多个输入通道； 将所述泵注二维特征矩阵输入到训练好的第一卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算，得到施工质量评价指标进一步包括： 将每个阶段对应的泵注二维特征矩阵分别通过所述第一卷积神经网络模型的相应输入通道输入所述第一卷积神经网络模型，并进行卷积和池化计算，得到所述施工质量评价指标； 对所述测录井数据进行二维转换，得到测录井二维特征矩阵进一步包括： 对所述测录井数据进行分析，得到所述地层的指标参数，所述指标参数包括渗透率、脆性指数、杨氏模量和油水分类； 对所述指标参数进行二维转换，得到所述指标参数对应测录井二维特征矩阵； 所述第二卷积神经网络模型包括至少两个输入通道； 将所述测录井二维特征矩阵输入到训练好的第二卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算，得到地层物性指标和储层流体指标进一步包括： 将所述测录井数据和指标参数分别通过所述第二卷积神经网络模型的相应输入通道输入所述第二卷积神经网络模型，并进行卷积和池化计算，得到所述地层物性指标和储层流体指标。

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