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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利一种油气储层泥质含量测井曲线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：CN119647687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411771668.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种油气储层泥质含量测井曲线智能预测方法是由程远锋;张季;李胜阁;宫相宽;魏震;孙敏佳;耶合亚·扎依尔设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油气储层泥质含量测井曲线智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种油气储层泥质含量测井曲线智能预测方法，属于岩石物理和测井曲线处理和解释技术领域，包括：所述在步骤101中，通过结合决定系数与网格寻优方法确定Gardner公式参数，随后利用Gardner公式生成能够覆盖实测密度数据集的虚拟密度数据集。本发明通过利用决定系数和网格寻优方法确定Gardner岩石物理公式和Larionov岩石物理公式的最优参数，能有效校正实测测井数据异常值并生成用于训练多种机器学习模型的融合数据集，综合利用交叉验证法、相关系数、决定系数和多维度SHAP方法对预测结果进行更全面评估和解释，与传统岩石物理方法比较，泥质含量的预测精度提高了12%，不仅能有效校正并扩充测井曲线数据集，还可以显著提高油气储层泥质含量预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种油气储层泥质含量测井曲线智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种油气储层泥质含量测井曲线智能预测方法，其特征在于，包括： 步骤101中，通过结合决定系数与网格寻优方法确定Gardner公式参数，随后利用Gardner公式生成能够覆盖实测密度数据集的虚拟密度数据集，将这一虚拟数据集与实测数据集相结合，形成了一个综合的密度数据集； 步骤102中，同样采用决定系数与网格寻优方法来确定Larionov公式的参数，并基于此公式创建一个能够覆盖实际测量伽马数据集的虚拟伽马数据集；将这一虚拟数据集与实测数据集融合，构建了一个完整的伽马数据集； 步骤103中，利用融合后的密度数据集和伽马数据集，应用随机森林RFs算法、梯度提升决策树XGBoost算法、多层感知机MLP算法以及支持向量机SVM等多种机器学习算法进行模型的回归训练，以智能预测泥质含量；通过交叉验证方法来评估每种算法的预测精度； 步骤104中，采用相关系数、决定系数和多维度SHAP方法来综合解释机器学习的预测结果，并将其与传统岩石物理方法进行比较，以分析融合数据集对智能预测性能的提升效果； 步骤101中，Gardner经验公式涉及到的变量只有声波速度，公式如下： ρ＝aVtb1； 式中ρ为岩石密度gcc；Vt为声波速度usft；a,b为常数，具地区性； 而Gardner经验公式1根据决定系数与网格寻优综合调参拟合出符合该公式的最佳参数a＝0.0665；b＝0.3923；拟合效果最高决定系数可达0.998，说明该方法的可靠性与准确性；然后，利用Gardner公式生成虚拟速度-密度数据； 在生成虚拟速度-密度数据集的时候，需要遵循以下原则：生成的虚拟数据集需要覆盖实测速度密度数据集，同时为了保持实测数据集的特征不能大范围扩充实测数据集，以刚好覆盖实测数据集为最优；通过选择一定范围内的声波速度和系数生成虚拟密度数据，声波速度Vt的范围为115至150，步长为0.01，表示声波速度的变化范围；密度公式中系数a的取值范围为0.0653到0.0675，步长为0.00005；参数b＝0.3923是密度公式中的指数不变，表示声波速度和密度之间的指数关系；通过这些参数，利用代码生成了不同a值下的密度曲线，用于模拟声波速度与密度之间的虚拟数据关系；我们将实测数据集和虚拟数据集进行简单的合并，就可以得到融合数据集； 步骤102中，基于决定系数与网格寻优的Larionov修正公式，对于该公式拟合出最佳参数a＝3.2，VSh与IRA之间存在这样一个关系式： 式中IRA为伽马射线或放射性指数；VSh为泥质含量； GR＝IRAGRSh-GRcs+GRcs3； 式中GR是真实伽马测井曲线读数；GRcs是洁净砂岩的伽马射线读数,取值为20；GRSh是页岩的伽马射线读数，取值为140； 利用Larionov公式生成虚拟伽马-泥质含量数据集，需要遵循以下原则：生成的虚拟数据集需要覆盖实测伽马-泥质含量数据集，同时为了保持实测数据集的特征不能大范围扩充实测数据集，以刚好覆盖实测数据集为最优，通过选择一定范围内的泥质含量VSh值和参数生成虚拟的伽马曲线GR数据；我们定义了泥质含量的范围，从0.01到0.3，步长为0.0001；Larionov公式中的参数a的取值范围为1到5.5，步长为0.03；通过这个参数，利用代码生成了不同a值下的伽马射线曲线，用于模拟泥质含量与伽马之间的虚拟数据关系；将实测数据集和虚拟数据集进行简单的合并，就可以得到融合数据集。

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