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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于RF-GAM的砂体地震智能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：CN115128701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210820829.0，技术领域涉及：G01V20/00；该发明授权一种基于RF-GAM的砂体地震智能预测方法是由甄艳;赵晓明;康锦涛;葛家旺;周雪松;代茂林设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RF-GAM的砂体地震智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RF‑GAM的砂体地震智能预测方法，包括以下步骤：S1：收集目标区块的钻井数据和地震数据，并从所述钻井数据中提取砂地比信息，从所述地震数据中提取地震属性信息；S2：分析两种信息之间的相关性，筛选所述砂地比的相关因素；S3：采用多元线性回归分析方法进行砂体预测，获得砂体初步预测结果；S4：根据所述砂体初步预测结果，筛选所述相关因素与所述砂地比匹配的位置，以该位置处的地震属性信息作为砂地比的影响因素；S5：利用随机森林，筛选获得重要影响因素；S6：利用广义相加模型进行属性融合，并对所述属性融合的结果进行可视化，获得砂体最终预测结果。本发明能够预测得到更准确的砂体预测结果，为油气田勘探开发提供技术支持。

本发明授权一种基于RF-GAM的砂体地震智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RF-GAM的砂体地震智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集目标区块的钻井数据和地震数据，并从所述钻井数据中提取砂地比信息，从所述地震数据中提取地震属性信息； S2：分析所述地震属性信息与所述砂地比信息之间的相关性，并根据所述相关性的分析结果从所述地震属性信息中筛选出所述砂地比的相关因素； S3：根据所述相关因素，采用多元线性回归分析方法进行砂体预测，获得砂体初步预测结果； S4：根据所述砂体初步预测结果，筛选所述相关因素与所述砂地比匹配的位置，所述匹配的位置为所述砂体初步预测结果中地震属性信息和砂地比拟合效果符合拟合阈值的位置，以该位置处的地震属性信息作为砂地比的影响因素； S5：根据所述影响因素，利用随机森林，筛选获得重要影响因素； S6：根据所述重要影响因素，利用广义相加模型进行属性融合，并对所述属性融合的结果进行可视化，获得砂体最终预测结果。

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南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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”。