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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于参数融合的地层总有机碳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：CN120277469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510403450.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于参数融合的地层总有机碳预测方法是由封从军;孙萌思;胡陟;彭思钟;邱振;冯筠设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数融合的地层总有机碳预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参数融合的地层总有机碳预测方法，其涉及石油勘探与开发技术领域。包括：获取勘探井的地层总有机碳实测值和多个测井参数，将各个测井参数中与地层总有机碳实测值之间的相关系数大于设定阈值的测井参数作为特征测井参数；构建改进深度神经网络，将特征测井参数输入改进深度神经网络，得到地层总有机碳预测值；根据地层总有机碳预测值与地层总有机碳实测值之间的误差，对改进深度神经网络进行训练；在地层总有机碳预测过程中，从待测勘探井的多个测井参数中选取特征测井参数输入训练后的改进深度神经网络，得到地层总有机碳预测结果。本发明增强了对多因素耦合效应的解耦能力，有效去除异常值，提升数据质量。

本发明授权一种基于参数融合的地层总有机碳预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数融合的地层总有机碳预测方法，其特征在于，包括： 获取勘探井的地层总有机碳实测值和多个测井参数，将各个测井参数中与地层总有机碳实测值之间的相关系数大于设定阈值的测井参数作为地层总有机碳的特征测井参数； 在深度神经网络的输入层和第一个隐藏层之间连接特征映射层和融合层，得到改进深度神经网络； 将特征测井参数输入改进深度神经网络，通过输入层计算∆logR参数；通过特征映射层对∆logR参数进行非线性变换，将∆logR参数映射为测井特征，通过融合层将测井特征和特征测井参数进行加权求和融合，得到融合数据；根据融合数据进行预测，得到地层总有机碳预测值； 根据地层总有机碳预测值与地层总有机碳实测值之间的误差，对改进深度神经网络进行训练，得到训练后的改进深度神经网络； 在地层总有机碳预测过程中，获取待测勘探井的多个测井参数，从多个测井参数中选取特征测井参数输入训练后的改进深度神经网络，得到待测勘探井的地层总有机碳预测结果。

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西北大学，其通讯地址为：710069 陕西省西安市碑林区太白北路229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”。