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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院申请的专利基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测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：CN114575834B 。

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：202011392517.1，技术领域涉及：E21B49/00；该发明授权基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测方法是由郭奇;张世明;黄迎松;杨盛波;贾元元;吕远;刘华夏设计研发完成，并于2020-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及石油与天然气中的采油工程技术领域，具体涉及一种基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测方法。本发明方法将机器学习算法与井地电磁法测试饱和度场相结合，以井地电磁法得到的单层饱和度场分布为基础，引入储层流动相关性参数，利用机器学习中的不同回归算法对储层纵向全区饱和度分布进行预测，最终形成精确的高含水期油藏流体预测结果。

本发明授权基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的电磁法高含水期油藏饱和度场预测方法，其特征在于，包括以下步骤：井地电磁法饱和度场测定；机器学习预测模型建立；机器学习预测指标筛选；饱和度场预测； 井地电磁法饱和度场测定方法：顶底部署两个激发点进行激发，在对采集信号进行去噪、消除套管影响处理后，通过局部极化不均衡性的空间分布确定油气水界面，并通过测井及地震资料的场约束反演获得油层电阻率场分布，最终利用阿尔奇公式确定储层剩余油饱和度场分布； 通过AdaBoost算法实现强回归器的饱和度场预测； 所述算法具体实现过程为： 1首先给出一个基回归算法和训练集：{x1，y1，…，xN，yN}其中x1、xN∈X，y1、yN∈Y，X和Y分别表征特征数据集合； 2对训练数据的权重向量进行初始化： 其中i＝1,2…,N；为第一个基回归器的权重向量，N为第N个特征参数集合； 3对于AdaBoost设定的n个基回归器，当m＝1,2,…,n，时，使用权重向量wm的训练数据集进行学习，得到训练数据集的回归误差率和该基回归器在样本处的判别结果： 式中，em为上一步基回归器的误差率；hmxi为基回归器的判别结果；am为基回归器的权重系数； 对样本集的权重向量分布进行更新： 4构建最终的强回归器： 式中，Ck为第k次训练后得到的基回归器，Hx为最终的回归器。

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国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125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”。