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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利页岩含油量预测方法、装置、设备及介质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：CN121235219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511774567.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权页岩含油量预测方法、装置、设备及介质是由杨峰;聂思嘉;汪轩;包汉勇;罗志翔;徐尚;罗隆;吴瑞设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本页岩含油量预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种页岩含油量预测方法、装置、设备及介质，涉及页岩油勘探与开发技术领域。通过整合油田实测的页岩含油量数据及其关联测井数据，构建高质量的模型训练样本数据集。基于该数据集，采用基于注意力机制增强的长短期记忆神经网络进行模型训练，构建高精度的页岩含油量预测模型，进而利用训练好的页岩含油量预测模型进行含油量预测。将石油测井数据与深度学习技术相结合，实现了地层原位状态下页岩储层含油量的准确计算，显著提升了预测结果的可靠性。相较于传统方法，该方法大幅度缩短了分析周期，降低了测试成本，同时具备优异的泛化能力，可适用于不同类型页岩油储层的含油量预测需求，为页岩油勘探开发提供了高效、准确的技术支撑。

本发明授权页岩含油量预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种页岩含油量预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内的各项测井数据及实测含油量数据； 基于所述实测含油量数据和所述各项测井数据，构建样本数据集； 通过所述样本数据集对基于注意力机制的长短期记忆神经网络模型进行模型训练，得到页岩含油量预测模型； 在页岩含油量预测模型中需要预测游离油含量数据和吸附油含量两个值，则对预测游离油含量数据和预测吸附油含量数据使用各自的损失函数，并将其结合起来得到总损失函数，其公式如下： ； 其中，为总损失函数值，为游离油含量的损失函数值；为吸附油含量的损失函数值；、为损失函数的权重； 将待预测区域对应的测井数据输入所述页岩含油量预测模型，以获得所述待预测区域的预测含油量数据，其中，所述预测含油量数据包括预测游离油含量数据和预测吸附油含量数据； 基于所述预测游离油含量数据和所述预测吸附油含量数据，确定待预测区域的预测总含油量数据和预测游吸比数据； 基于所述实测含油量数据和所述各项测井数据，构建样本数据集的步骤，具体包括： 通过Pearson相关系数法，计算各项测井数据与实测游离油含量数据、实测吸附油含量数据以及实测游吸比数据之间的第一相关系数； 通过Spearman相关系数法，计算各项测井数据与实测游离油含量数据、实测吸附油含量数据以及实测游吸比数据之间的第二相关系数； 对于任一测井数据，若测井数据与实测游离油含量数据、实测吸附油含量数据以及实测游吸比数据中任一数据对应的所述第一相关系数和所述第二相关系数均大于或等于预设相关性阈值，确定该测井数据为与含油量指标数据相关的目标测井数据； 将目标测井数据作为输入数据，将含油量指标数据作为输出数据，构建所述样本数据集，其中，含油量指标数据包括以下至少一项：实测游离油含量数据、实测吸附油含量数据、实测总含油量数据以及实测游吸比数据。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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