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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法及设备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：CN120705520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511203757.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法及设备是由孟飞;张煊;毛子豪;龚航里;罗忆;滕讯;曾杨诺;毛明举设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法及设备，包括以下步骤：步骤S1：以礁灰岩裂缝线段的交叉点作为图节点，记录各节点的三维空间坐标；将相邻节点之间的实际裂缝线段作为图的边，并为每条边赋予边特征向量；边特征向量至少包含：裂缝走向方位角、裂缝段长度、裂缝段曲率以及裂缝段与所有相邻裂缝段形成的最小夹角；步骤S2：构建邻接矩阵和节点特征矩阵，结合边特征向量，构建出描述裂缝网络几何形态和拓扑连接的结构化图数据；步骤S3：将结构化图数据输入图神经网络，得到连通概率图。通过将礁灰岩裂缝网络转化为图结构和图神经网络，实现了渗流能力评估的精度、效率与决策可靠性的协同突破。

本发明授权一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种结合图神经网络的礁灰岩裂缝连通性预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：以礁灰岩裂缝线段的交叉点作为图节点，记录各节点的三维空间坐标；将相邻节点之间的实际裂缝线段作为图的边，并为每条边赋予边特征向量； 所述边特征向量至少包含：裂缝走向方位角、裂缝段长度、裂缝段曲率以及裂缝段与所有相邻裂缝段形成的最小夹角； 步骤S2：构建邻接矩阵和节点特征矩阵，结合所述边特征向量，构建出描述裂缝网络几何形态和拓扑连接的结构化图数据； 步骤S3：将所述结构化图数据输入图神经网络，得到连通概率图； 步骤S3中所述图神经网络包括：特征初始化层、消息传递层和边预测层； 所述特征初始化层：对所述边特征向量进行归一化，得到初始特征向量； 消息传递层：基于所述邻接矩阵和节点特征矩阵，采用多头图注意力机制迭代更新节点特征，生成节点的嵌入向量； 边预测层：将目标边两端节点的嵌入向量与目标边的初始边特征向量拼接后，经两层多层感知机MLP和Sigmoid函数，得到目标边的连通概率； 所述方法还包括以下步骤： 步骤S4：对所述连通概率图进行二值化处理，设定阈值分割连通域，提取最大连通子图； 步骤S5：将边的连通概率转换为渗流路径权重并赋值所述最大连通子图，然后利用Dijkstra算法在加权的最大连通子图上计算任意节点间的最短路径，得到主渗流路径； 步骤S6：基于裂隙连通概率生成裂隙网络热图，并标注主渗流路径以进行可视化处理；计算全局连通率以量化储层渗流能力。

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