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龙图腾网获悉四川大学;湖南科技大学;中国矿业大学申请的专利一种复杂地层岩石力学参数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：CN120611351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511094757.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种复杂地层岩石力学参数预测方法是由冯淦;汪志能;王桂峰;肖明砾;宾光富;王睿智;吴秋红;沈意平;杨建雄;刘怀忠设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂地层岩石力学参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种复杂地层岩石力学参数预测方法，所述方法包括：采集复杂地层的多源数据，对多源数据进行数据预处理；基于多源数据提取与岩石力学参数相关的物理特征及统计特征，将物理特征、统计特征和数据预处理后的多源数据按深度对齐，以得到高维特征矩阵；构建集成机器学习模型，利用高维特征矩阵对集成机器学习模型进行训练，其中，集成机器学习模型包括底层模型与顶层模型，底层模型包括时序建模单元和非线性回归单元；基于动态权重调整和物理约束损失函数优化集成机器学习模型的模型输出，以得到岩石力学参数预测结果。本发明可以提高复杂地层岩石力学参数预测的准确性。

本发明授权一种复杂地层岩石力学参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂地层岩石力学参数预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集复杂地层的多源数据，对所述多源数据进行数据预处理，其中，所述多源数据包括：测井数据、钻井参数、地震反演数据及岩心实验数据； S2、基于所述多源数据提取与岩石力学参数相关的物理特征及统计特征，将所述物理特征、所述统计特征和数据预处理后的多源数据按深度对齐，以得到高维特征矩阵； S3、构建集成机器学习模型，利用所述高维特征矩阵对所述集成机器学习模型进行训练，其中，所述集成机器学习模型包括底层模型与顶层模型，所述底层模型包括时序建模单元和非线性回归单元，所述顶层模型为动态权重随机森林，其中，所述动态权重随机森林的权重调整公式如下： ； 其中，是第个样本的权重值，是第个样本的实验室岩心弹性模量，是第个样本的实验室岩心弹性模量，是根据钻头累计进尺动态调整的调节系数，是钻头磨损指数，和是样本索引，是样本总数，所述调节系数的动态调整规则为： 当地层岩性为页岩时，基于裂缝密度对所述调节系数进行系数修正，其中，系数修正的计算公式为： ； 其中，是修正后的调节系数，是所述调节系数，是裂缝密度； S4、基于动态权重调整和物理约束损失函数优化所述集成机器学习模型的模型输出，以得到岩石力学参数预测结果。

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四川大学;湖南科技大学;中国矿业大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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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