中国石油大学(北京)曾溅辉获国家专利权
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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深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类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：CN120044626B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510117770.2，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权一种基于深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类方法是由曾溅辉;孔政;乔俊程;刘亚洲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类方法，包括：根据目标区块测井数据中的快横波时差曲线、慢横波时差曲线和与页岩层理构造具有相关性的测井曲线，计算页岩层理构造预分类参数；根据页岩层理构造预分类参数，获取分割后的电成像测井图及初步分类结果；根据初步分类结果，将分割后的电成像测井图输入不同的层理识别网络模型，获取页岩层理构造识别结果，并利用图像形态学对识别结果进行分析，获取最终分类结果，其中，层理识别网络模型基于SwinTransformer网络模型构建并基于训练集训练获得。本发明提出了新的精细化页岩层理构造类型的划分方法。
本发明授权一种基于深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的页岩层理构造精准高效识别分类方法，其特征在于，包括： 根据目标区块测井数据中的快横波时差曲线、慢横波时差曲线和与页岩层理构造具有相关性的测井曲线，计算页岩层理构造预分类参数； 计算页岩储层不同深度的各向异性系数为： 计算储层不同深度处测井曲线的计盒维数为： 获取所述页岩层理构造预分类参数为： 式中，ANI为横波时差各向异性系数；s1为快横波时差；s2为慢横波时差；Df为计盒维数；r为盒子的长度；Nr为覆盖测井曲线的最小盒子数，为页岩层理构造预分类参数； 根据所述页岩层理构造预分类参数，获取分割后的电成像测井图及初步分类结果； 根据所述初步分类结果，将所述分割后的电成像测井图输入不同的层理识别网络模型，获取页岩层理构造识别结果，并利用图像形态学对识别结果进行分析，获取最终分类结果，其中，所述层理识别网络模型基于SwinTransformer网络模型构建并基于训练集训练获得，所述训练集包括对不同类型层理构造标注的电成像测井图。
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