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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征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：CN121503295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610025408.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征方法是由袁彬;钱立泰;张伟设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征方法，涉及非常规油气开发领域。该方法首先基于现场资料建立压裂模型，模拟水平井压裂过程及微地震事件，构建包含储层属性、泵注设计、井筒‑天然裂缝图像及微地震数据的多源数据库。随后，对数据预处理生成二维微地震特征图和井筒‑天然裂缝灰度图。在此基础上，构建基于多源数据特征融合的压裂裂缝分布预测模型，引入注意力机制实现跨模态特征的动态加权，并进行模型训练。最后，利用验证后的模型根据现场采集数据，预测裂缝分布并生成三维重构图。本发明通过多源数据的深度融合提升了预测精度和鲁棒性，实现了对压裂裂缝分布的高精度、可解释性和可视化预测。

本发明授权基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据智能融合的压裂裂缝分布立体表征方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据压裂施工现场资料建立压裂模型，利用压裂模型模拟储层中水平井的压裂施工过程和微地震事件，获取储层属性数据集、泵注设计数据集、井筒-天然裂缝分布图像集、压裂裂缝分布图像集和微地震事件数据集，构建压裂裂缝表征多源数据库； 步骤2，对压裂裂缝表征多源数据库中的多源数据进行预处理，得到储层各层位的二维微地震特征图和井筒-天然裂缝分布灰度图像； 步骤3，构建基于多源数据特征融合的压裂裂缝分布预测模型，所述压裂裂缝分布预测模型包括储层属性数据处理模块、泵注设计数据处理模块、微地震事件数据处理模块、图像卷积模块、多源数据动态加权融合模块和裂缝分布预测模块； 步骤4，利用压裂裂缝表征多源数据库中的多源数据对基于多源数据特征融合的压裂裂缝分布预测模型进行训练和验证，得到经验证后的压裂裂缝分布预测模型； 步骤5，根据现场采集到的储层属性数据、泵注设计数据，将根据现场地质资料与射孔方案构建的井筒-天然裂缝分布灰度图像和模拟生成的微地震事件数据输入至经验证后的压裂裂缝分布预测模型中，利用压裂裂缝分布预测模型预测压裂裂缝分布情况，生成三维裂缝分布重构图； 所述微地震事件数据处理模块用于处理微地震事件数据，先获取输入二维微地震特征图中的三通道特征张量，分别针对各通道特征张量，将通道特征张量依次输入至卷积层和ReLU激活层中提取局部特征后，再经过卷积层进行通道压缩，输出微地震嵌入特征； 所述图像卷积模块用于处理井筒-天然裂缝分布灰度图像，包括三个依次连接且结构相同的图像卷积单元，所述图像卷积单元由依次相连的卷积层、批量归一化层和ReLU激活层组成，其中，第一个图像卷积单元中采用输入通道数为2、输出通道数为32的卷积层，用于提取局部空间特征；第二个图像卷积单元采用输入通道数为32、输出通道数为32的卷积层，用于提取深层语义特征；第三个图像卷积单元采用输入通道数为32、输出通道数为2的卷积层，用于通道压缩并输出图像特征。

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大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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