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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布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：CN116522276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310321194.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测方法是由闫伟超;蒋熙梅;王秀娟;邢会林;李三忠设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合Optuna‑XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测方法，涉及油气资源地质勘探及开发评价技术领域，包括如下步骤：测井资料预处理；岩石粒度分析实验数据预处理；确定超参数优化框架Optuna范围并优化训练；将最佳参数赋给XGBoost并构建地层粒度二维分布预测模型。还提供了上述预测方法的系统及计算机设备。本方法实现地层粒度二维分布的连续深度表征，有效融合测井资料与岩石粒度分析实验的优势，避免了粒度分析实验代表性不足，克服了常规机器学习算法只能生成粒度一维特征值的局限，提高了对不同深度水动力条件分析和沉积环境的认识，降低了地层粒度二维分布表征的成本，易于在不同油气田应用推广，为油气藏岩石物理属性的精细评价奠定了基础。

本发明授权一种融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1.测井资料预处理； 步骤S2.岩石粒度分析实验数据预处理； 步骤S3.确定超参数优化框架Optuna范围并优化训练； 步骤S4.将最佳参数赋给XGBoost并构建地层粒度二维分布预测模型； 步骤S2中，岩石粒度分析实验数据预处理的步骤，包括： 步骤S21.收集井筒中钻取的岩石，标记每块岩石在地层中的深度； 步骤S22.利用激光粒度测试仪开展岩石粒度分析实验，将实验得到的岩石粒度二维分布结果，按照统一方式进行布点； 步骤S3中，确定超参数优化框架Optuna范围并优化训练的步骤，包括： 步骤S31.将步骤S22得到的岩石粒度二维分布结果和步骤S1中预处理后的测井数据作为输入，带入超参数优化框架Optuna，训练优化超参数组合； 步骤S32.Optuna定义有目标函数损失函数及特定范围的超参数组合，每轮训练均会输出当前损失函数的分数，且会与上一轮次的训练进行比较，若在设定的最大训练轮次前Optuna优化框架实验到错误，程序会报错，需重新启动Optuna优化框架，再次训练； 步骤S33.当所设定的最大训练轮次结束后，即输出历史最佳分数和对应的最佳超参数组合； 步骤S4中，将最佳参数赋给XGBoost并构建地层粒度二维分布预测模型的步骤，包括： 步骤S41.将步骤S3中输出的最佳超参数赋给XGBoost，对XGBoost再次训练，当训练的模型均方误差小于某个选定的截止值，且决定系数达0.6，则实现融合Optuna-XGBoost和测井数据的地层粒度二维分布预测模型的建立； 步骤S42.将现场测井数据导入步骤S41建立的模型，即可进行地层连续深度粒度二维分布的预测； 步骤S43.将步骤S42的预测结果进行三次滤波； 步骤S44.对滤波后的预测结果进行验证。

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