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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利基于敏感参数体的页岩TOC地震定量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：CN115437001B 。

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：202211135531.2，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法是由刘成;吴朝容;李勇;赵少泽;黄开兴;陈朝譞设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法，对待测TOC含量的目的层，分析找到与TOC含量相关性高的测井曲线作为敏感参数；利用敏感参数构建样本数据；以样本数据为输入，该样本数据对应深度处的TOC含量为输出，训练得到RBF神经网络预测模型；再利用敏感参数和叠后三维地震数据反演得到敏感参数体，用敏感参数体构建预测样本，将预测样本输入预测模型计算得到对应的TOC值，实现目的层的TOC含量预测。本发明克服了现有技术中仅能利用少数叠前反演的弹性参数以及地震属性进行TOC含量地震预测的限制，以及不具广泛运用的缺点，可利用更多的与TOC含量高相关性的参数，实现页岩TOC含量的高精度预测，适用范围更广、预测更容易实现。

本发明授权基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法，其特征在于：包括以下步骤；（1）确定地层中待测TOC含量的目的层，获取目的层的测井数据、叠后三维地震数据、在目的层上等间距确定M个深度，获取每个深度处岩心的TOC含量，所述测井数据包括多个测井曲线；（2）对每个测井曲线，与TOC含量进行相关性分析，得到每个测井曲线与TOC含量的相关系数，预设一阈值，保留相关系数大于阈值的测井曲线，作为敏感参数，所述敏感参数为N个，分别标记为第1条到第N个；（3）构建样本数据；在目的层每个深度处构建一样本数据，第j个深度上的样本数据为Lj={L1j，L2j，…，Lij，…，LNj}；式中，Lij表示第i个敏感参数在第j个深度上的值，i=1~N，j=1~M；（4）建立一RBF神经网络，以样本数据为输入，该样本数据对应深度处的TOC含量为输出，训练得到RBF神经网络预测模型；（5）对第1个到第N个敏感参数，分别以每个敏感参数为约束，利用叠后三维地震数据反演方法得到对应的敏感参数体，标记为第1个到第N个敏感参数体；（6）构建预测样本，包括步骤（61）-（65）；（61）每个敏感参数体大小相同，其线号、道号和采样点分别为P、Q、H，整体为一个P×Q×H的三维数据体；（62）对第一个敏感参数体，将其整理为一K×H的二维矩阵，其中K=P×Q，再转换成一个1×L的一维数组，其中L=K×H；（63）依次将二个到第N个敏感参数体，处理成一维数组；且每个一维数组中，相同位置的元素对应的坐标值相同；（64）将第一个到第N个数据体对应的一维向量，分别作为矩阵的第一行到第N行数据，构成一N×L的预测矩阵；（65）将预测矩阵的每一列数据提取出来，构成一预测样本，共得到L个预测样本；（7）依次将L个预测样本送入RBF神经网络预测模型中，输出L个TOC值，对每个TOC值，将其对应预测样本的坐标作为其坐标，得到带坐标的TOC值；所述坐标为线号、道号和采样点；（8）将得到的一维的TOC数组进行变换，按坐标形成一个P×Q×H的三维TOC数据体，完成目的层TOC含量预测。

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