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龙图腾网获悉中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法和系统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：CN120577888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510693452.0，技术领域涉及：G01V9/00；该发明授权基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法和系统是由田飞设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于地质分析领域，具体涉及了一种基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法和系统，旨在解决现有技术中对模型的训练不考虑数据分布不平衡导致获得的模型对岩性的分类存在局限性的问题。本发明包括：对于历史标准化的测井数据，选取缝洞型碳酸盐岩储层样本；基于所述缝洞型碳酸盐岩储层样本进行自适应过采样，获得过采样后的历史测井数据集；自适应过采样的采样密度基于局部密度进行确定；对过采样后的测井数据集进行降采样，获得均衡采样数据集；基于所述均衡采样数据集，训练随机森林模型；采集目标井的测井数据，通过训练好的随机森林模型，获取缝洞型碳酸盐岩储层的岩性识别结果。能够应对地质非均质性复杂、岩性分布不均匀的问题。

本发明授权基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于均衡采样的缝洞型油气藏智绘识油导航方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，对于历史标准化的测井数据，选取缝洞型碳酸盐岩储层样本； 步骤S2，基于所述缝洞型碳酸盐岩储层样本进行自适应过采样，获得过采样后的历史测井数据集； 自适应过采样的采样密度基于局部密度进行确定； 步骤S3，对过采样后的测井数据集进行降采样，获得均衡采样数据集； 步骤S4，基于所述均衡采样数据集，训练随机森林模型； 步骤S5，采集目标井的测井数据，通过训练好的随机森林模型，获取缝洞型碳酸盐岩储层的岩性识别结果； 所述步骤S2，具体包括： 选取任意缝洞型碳酸盐岩储层样本作为第一当前样本，计算第一当前样本与所有样本的测井特征的第一余弦相似度； 基于所述第一余弦相似度，选择与第一当前样本第一余弦相似度值最大的K个样本； 计算每个选取出的K个样本和第一当前样本的局部密度； 随机选取第二当前样本，基于所述第二当前样本局部密度，计算所需合成仿真样本数； 基于围绕第二当前样本需要合成的仿真样本的数量，计算第二当前样本与所属类所有样本的测井特征的第二余弦相似度； 基于第二余弦相似度，选择与当前样本余弦相似度值最大的Kφ个样本中任一样本作为插值紧邻样本q； 通过样条插值方法重复计算直至获得个仿真样本，获得围绕当前样本的合成的仿真样本； 遍历所有的样本，获得过采样后的测井数据集； 所述步骤S3，具体包括： 基于所述过采样后的测井数据集，选取任意当前类别的一个当前降采样样本f，计算当前降采样样本f与过采样后的测井数据集任一样本h的第三余弦相似度； 基于第三余弦相似度，选择与当前降采样样本f第三余弦相似度值最接近的K个样本，获得当前降采样样本f所属类别的标签以及在f的K近邻中出现次数最多的类别标签； 判断当前降采样样本f所属类别的标签与f的K近邻中出现次数最多的类别标签是否为相同类； 若为相同类，保留当前降采样样本f；若为非相同类，剔除当前降采样样本f； 选取另一降采样样本，重复直至遍历所有降采样样本，获得均衡采样数据。

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