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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江苏油田分公司申请的专利一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析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：CN119466734B 。

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：202411783670.5，技术领域涉及：E21B47/00；该发明授权一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析方法是由叶红;邓吉彬;高丽;严卫杰;潘玉杰;陈萍设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析方法，包括：S1，基于图卷积构建原始一维注采时间序列的初步表征，搭建井间连通性分析模型的图结构框架；S2，在空域中依据不同的时间窗口设定，将一维注采时序结构重塑为二维注采时序结构，以进行井间连通关系特征提取；S3，通过傅里叶变换在频域中进行二维注采时序数据的井间相关程度表征；S4，训练特征提取后的图神经网络井间连通性模型，利用注采时序规律的重构误差进行井间连通性表征。本发明能够更为精确地捕捉到非对称注采时序数据中复杂且微妙的时序依赖关系；能够独立地描绘和分析每种频率分量所携带的信息，有效避免由于噪声平滑和过拟合问题可能带来的不准确性和误导。

本发明授权一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种非对称时间数据对齐的井间连通性分析方法，其特征在于，包括： S1，基于图卷积构建原始一维注采时间序列的初步表征，搭建井间连通性分析模型的图结构框架；包括： S1.1，从油藏区块的监测系统中，获取待研究区块注采动态数据，构成时间维度上存在非对称性的原始一维注采时间序列数据；获取待研究区块的地质数据； S1.2，使用图卷积网络进行井间连通性分析时，对原始一维时间序列数据进行特征嵌入；通过图卷积映射和位置编码的联合作用，将原始在时间维度上非对称的一维注采时间序列输入嵌入模块处理，进行特征转换，从而获得注采数据时序的初步表征； S1.3，搭建井间连通性分析模型的图结构框架；基于步骤S1.1中获取的地质数据，建立用不同节点来代表各生产井和各注水井的图神经网络井间连通性分析模型；其中，当第一节点代表第一生产井时，所述第一节点的特征为第一生产井层系的产液量；当第二节点代表第二注水井时，所述第二节点的特征为第二注水井层系的注水量；图神经网络模型的边用于第三井点与其他井点之间的距离和相对位置；所述第三井点为生产井或者注水井，其他井点为生产井或者注水井； 所述图神经网络井间连通性分析模型的输入端用于输入各个生产井产液量和各个注水井的注水量；所述图神经网络井间连通性分析模型的输出端用于输出各个生产井的预测产液量； S2，在空域中依据不同的时间窗口设定，将一维注采时序结构重塑为二维注采时序结构，以进行井间连通关系特征提取；包括： S2.1，根据待研究区块产液和注水数据的采集频率特点，选择多个不同的时间窗口作为即将重塑的二维注采时序结构的周期P； S2.2，对于每个选定的周期P，将原始一维注采时序数据以P为时间长度进行分割，并重塑为P×S的二维矩阵，其中，S表示在该时间长度下所包含的周期个数，通过这种方式进行空域中的井间连通关系特征提取； S3，通过傅里叶变换在频域中进行二维注采时序数据的井间相关程度表征；包括： S3.1，将二维注采时序结构在频域中通过傅里叶变换进行分解，以获得一系列具有不同频率特性的二维注采时序表征； S3.2，对每个独立的频率分量下的一维结构傅里叶分量进行井间相关程度表征，并通过融合策略将多尺度信息进行整合； S3.3，针对步骤S3.2中信息融合后的数据进行逆傅里叶变换，使数据恢复到二维结构，公式如下： 式中，为步骤S2.2中得到的某个重塑的二维原始数据，为逆傅里叶变换过程，为步骤S3.2中信息融合后的数据； S3.4，根据获得的多个重构的二维数据集，将这些基于不同时间模式的二维注采数据结构逐一还原至其最初的一维状态，并通过融合，将它们整合成新的一维注采时序数据，所述新的一维注采时序数据在空间上符合对称关系； S4，训练特征提取后的图神经网络井间连通性模型，利用注采时序规律的重构误差进行井间连通性表征。

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江苏油田分公司，其通讯地址为：225000 江苏省扬州市文汇西路1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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