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龙图腾网获悉中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团长城钻探工程有限公司申请的专利井下参数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：CN119333123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311631163.5，技术领域涉及：E21B49/00；该发明授权井下参数预测方法及装置是由王勤;孙立伟;夏泊洢;张司艺;姜哲人;周超;徐肇国;宁丹宇;耿浩男;闫文双;李传鹏;常杨;段建明;孙钦瑞;闫冰;吴宁;付标设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本井下参数预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种井下参数预测方法及装置，该方法包括：获取利用多源数据构建的用于对井下参数进行预测的井下参数预测模型及其损失函数；对所述井下参数构建机理模型，将所述机理模型嵌入所述井下参数预测模型的损失函数中，得到基于物理约束的损失函数；通过优化训练对模型参数进行反向传播更新，得到机理数据融合的井下参数智能预测模型；利用所述井下参数智能预测模型对井下参数进行预测，得到预测结果。利用本发明方案，可以减少智能模型对数据驱动的依赖性，提高预测结果的稳定性和准确性。

本发明授权井下参数预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种井下参数预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取利用多源数据构建的用于对井下参数进行预测的井下参数预测模型及其损失函数； 对所述井下参数构建机理模型，将所述机理模型嵌入所述井下参数预测模型的损失函数中，得到基于物理约束的损失函数； 通过优化训练对井下参数预测模型的模型参数进行反向传播更新，得到机理数据融合的井下参数智能预测模型； 利用所述井下参数智能预测模型对井下参数进行预测，得到预测结果； 所述方法还包括按照以下方式构建所述井下参数预测模型： 获取多源数据，生成多源数据集；所述多源数据包括以下任意一种或多种数据：录井数据、测井数据、钻井数据； 对所述多源数据集中的数据进行预处理，得到井下关键参数特征集； 利用所述井下关键参数特征集训练得到井下参数预测模型及其损失函数； 所述对所述多源数据集中的数据进行预处理，得到井下关键参数特征集包括： 利用异常值剔除、线性回归插值、滑动平均滤波中的任意一种或多种方法，筛除井下异常和噪音数据； 利用方差选择方法选择特征参数； 计算不同特征参数间的相关系数，根据所述相关系数确定候选特征参数； 利用统计学中的非参数方法，确定所述候选特征参数中的有效特征参数； 对非时序数特征参数进行独热编码，得到编码的非时序特征参数； 将所述编码的非时序特征参数与所述有效特征参数进行融合，生成井下关键参数特征集。

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天然气集团有限公司;中国石油集团长城钻探工程有限公司，其通讯地址为：100007 北京市东城区东直门北大街9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”。

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