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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胜利油田分公司物探研究院申请的专利测井数据异常检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：CN116522125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210071283.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权测井数据异常检测方法是由韩宏伟;冯德永;刘海宁;史士龙;江洁;李长红;罗荣涛;夏健;朱剑兵;刘鸽设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本测井数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种测井数据异常检测方法，该测井数据异常检测方法包括：步骤1、构造测井数据样本集合；步骤2、进行系统初始化；步骤3、进行特征提取层训练；步骤4、输出分类层训练；步骤5、进行异常值识别。该测井数据异常检测方法引入了多层特征提取层，并在特征提取层构造的时候引入了类内散度矩阵，能够得到具有分辨力的抽象特征；在训练输出分类层的时候引入了风险加权矩阵，提升了训练结果对噪声的鲁棒性。

本发明授权测井数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.测井数据异常检测方法，其特征在于，该测井数据异常检测方法包括： 步骤1、构造测井数据样本集合； 步骤2、进行系统初始化； 步骤3、进行特征提取层训练； 步骤4、输出分类层训练； 步骤5、进行异常值识别； 在步骤1中，获取一口或多口井的测井数据，每个深度上的所有测井值组成一个特征向量，即样本，一个样本表达为其中表示实数域，d为样本维度；测井数据构成的样本集合为样本矩阵其中n为该集合的样本总数；为测井数据打上岩性标签； 在步骤1中，测井值包括自然伽马、自然电位、井径、声波时差、密度、补偿中子、深侧向电阻率及浅侧向电阻率； 在步骤2中，令经验损失系数τ＞0，学习率系数a，b＞0，停止系数∈＞0，最大特征提取层数m为正整数，高维特征数量Nh为正整数；令高斯核宽σ＞0，样本拒绝系数α∈0，100；特征提取层权重矩阵为零矩阵，动量向量为零矩阵； 步骤3包括： 步骤301、初始化：令i＝1，Y0＝X，k＝1，...，n；为Y0的第k行； 步骤302、随机生成权重矩阵随机生成偏置向量然后构造高维特征矩阵H的第k列为φ为激活函数； 步骤303、计算第i特征提取层的权重矩阵步骤304、令i自增1，如果im，跳至步骤4，否则跳至步骤302； 步骤303包括： 步骤30301、根据求解类内或者总体散度矩阵S； 步骤30302、计算梯度其中如果则跳至步骤30303，如果则把当前θ的值赋给Θi，令Yi＝φΘiYi‑1，然后跳至步骤304； 步骤30303、计算更新后的动量向量： 然后计算更新后的权重矩阵θ*＝θ‑bv； 步骤30304、把θ*的值赋给θ，把v*的值赋给v，然后跳至步骤30302； 步骤4包括： 步骤401、对样本分别求取其编码后特征表示如下：其中i＝1,...,m，φ为激活函数，θ为特征提取层权重矩阵； 步骤402、对样本计算误差其中τ为经验损失系数，为元素全为1向量，I为单位阵；步骤403、计算风险加权矩阵M为对角阵，其第k个对角元素为步骤404、计算输出权重矩阵，如下：

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胜利油田分公司物探研究院，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125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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