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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利页岩有机质富集控制因素评价方法、系统、设备及终端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：CN116228453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202310249380.1，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权页岩有机质富集控制因素评价方法、系统、设备及终端是由白雪峰;王民;李瑛;言语;王鑫;董尚德;费俊胜;张连斌设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本页岩有机质富集控制因素评价方法、系统、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于油气勘探技术领域，公开了一种页岩有机质富集控制因素评价方法、系统、设备及终端，在无机地球化学元素指标恢复古沉积环境与古生产力的基础上，提出古环境归一化系数；构建有机碳含量TOC关联模型，采用有机碳含量TOC评价烃源岩有机质丰度，进行页岩有机质富集控制因素评价。本发明采用归一化系数处理控制因素不同的元素指标组成的数据集，简化传统方法中逐一分析单个指标与TOC含量之间相关性的繁琐过程；利用单一因素指标拟合实测TOC，建立相关性模型，考虑多因素综合控制下有机质富集的控制因素分析过程，提高了传统方法在分析单一因素指标与TOC之间相关性的准确程度，实现黑色页岩有机质富集的主要控制因素综合评价。

本发明授权页岩有机质富集控制因素评价方法、系统、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种页岩有机质富集控制因素评价方法，其特征在于，页岩有机质富集控制因素评价方法包括以下步骤：步骤一，当单一指标指示古环境特征时，分析单一指标与TOC间的相关性表征环境因素对有机质的控制作用；步骤二，当面对多个指标共同表征古环境特征时，提出古环境归一化系数，采用归一化方法处理控制因素不同的元素指标组成的数据集；步骤三，对不同的古沉积环境单一指标或归一化系数进行再归一化预处理，利用SPSS软件对归一化的各控制因素指标进行预测变量的重要性分析；步骤四，选取重要性大于0.1的各控制因素指标，并以实测TOC为目标建立多因素综合控制的TOC关联模型；步骤五，根据TOC关联模型影响因素系数确定有机质富集主控因素，进而实现黑色页岩有机质富集的主要控制因素综合评价；选取生物磷Pbio和生物铀Ubio两种指标表征古生产力特征；选取元素比值VCr和元素比值VV+Ni两种指标表征古氧化还原特征；选取元素比值SrBa和m两种指标表征古盐度特征，其中m＝100×MgOAl2O3；选取气候指数C表征古气候特征；选取元素比值TiAl指标表征陆源碎屑输入特征；选取元素比值RbK表征古水深特征；步骤二中，当面对多个指标共同表征古环境特征时，提出归一化系数；其中，古生产力归一化系数Productivitynor，是将Pbio和Ubio两种指标分别进行归一化后求取平均值；氧化还原归一化系数Redoxnor，是将VCr和VV+Ni指标分别进行归一化后求取平均值；古盐度归一化系数Salinitynor，是将SrBa和m指标分别进行归一化后求取平均值；则古生产力归一化系数Productivitynor的计算公式为：Productivitynor＝[Pbio-PbiominPbiomax-Pbiomin+Ubio-UbiominUbiomax-Ubiomin]2；式中，Pbio为样品生物磷，Pbiomin为样品生物磷最小值，Pbiomax为样品生物磷最大值，Ubio为样品生物铀，Ubiomin为样品生物铀最小值，Ubiomax为样品生物铀最大值；步骤四中的多因素综合控制的TOC关联模型的构建包括：利用各单一环境因素指标拟合实测TOC，建立相关性模型；通过绘制各单一因素之间的相关性图，确定A单元、B单元和C单元各单一因素之间的相关系数均小于0.7时，可在建立模型时，将每一类单一因素均作为独立的影响因素进行分析；拟合前对数据进行预处理，预处理过程如下式所示：Xnor＝X-XminXmax-Xmin；式中，X为原始待计算数据，Xnor为归一化处理后的数据，Xmin为数据最小值，Xmax为数据最大值；利用SPSS软件对归一化的各控制因素指标进行预测变量的重要性分析；NormalizedProductivitynor代表归一化后的古生产力指标；NormalizedRedoxnor代表归一化后的古氧化还原指标；NormalizedSalinitynor代表归一化后的古盐度指标；NormalizedC-value代表归一化后的古气候指标；NormalizedTiAl代表归一化后的陆源碎屑输入指标；NormalizedRbK代表归一化后的古水深指标；选取各单元重要性大于0.1的各控制因素指标，建立多因素综合控制的TOC关联模型；根据各影响因素指标相关系数，A单元中重要性最强的指标是NormalizedSalinitynor，其次为NormalizedRedoxnor、NormalizedTiAl和NormalizedRbK；B单元中重要性最强的指标是NormalizedProductivitynor，其次为NormalizedTiAl；C单元中重要性最强的指标是NormalizedRbK，其次为NormalizedSalinitynor、NormalizedC-value和NormalizedRedoxnor；其中，A单元相关性模型如下：TOCModel＝-0.283+3.522×A1+1.424×A2+2.417×A3-1.762×A4；式中，A1为A单元的NormalizedSalinitynor，表征湖水盐度，数值越大代表湖水盐度越高；A2为A单元的NormalizedRedoxnor，表征还原程度，数值越大代表还原条件越强；A3为A单元的NormalizedTiAl，表征陆源碎屑输入，数值越大代表陆源碎屑输入越多；A4为A单元的NormalizedRbK，表征古水深，数值越大代表水深越大；B单元相关性模型如下：TOCModel＝1.282+1.516×B1-0.717×B2；式中，B1为B单元的NormalizedProductivitynor，表征湖泊初始生产力，数值越大代表初始生产力越高；B2为B单元的NormalizedTiAl，表征陆源碎屑输入，数值越大代表陆源碎屑输入越多；C单元相关性模型如下：TOCModel＝2.687-1.345×C1+0.704×C2-0.597×C3-0.207×C4；式中，C1为C单元的NormalizedRbK，表征古水深，数值越大代表水深越大；C2为C单元的NormalizedSalinitynor，表征湖水盐度，数值越大代表湖水盐度越高；C3为C单元的NormalizedRedoxnor，表征还原程度，数值越大代表还原条件越强；C4为C单元的NormalizedC-value，表征古气候特征，数值越大代表气候越温暖潮湿。

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