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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司申请的专利钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备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：CN117910358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410115326.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备是由李瑜;孔春芳;吴冲龙;徐凯;李岩;董坤;田宜平;武永进;向世泽;董洋;刘艨;王子杨;岳云锋;赵思源;曹萌设计研发完成，并于2024-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备，涉及虚拟钻孔模拟技术领域，所述方法包括：获取虚拟钻孔的钻孔坐标序列；钻孔坐标序列包括多个钻孔坐标；虚拟钻孔为未探测的钻孔；将虚拟钻孔的钻孔坐标序列输入至岩性类别预测模型中，得到虚拟钻孔对应的岩性类别序列；岩性类别预测模型是基于双向门控循环单元网络得到的，岩性类别序列包括各钻孔坐标对应的岩性类别；将虚拟钻孔的钻孔坐标序列和对应的岩性类别序列输入至岩层厚度预测模型中，得到虚拟钻孔对应的岩层厚度序列；岩层厚度预测模型是基于门控循环单元网络得到的，岩层厚度序列包括各钻孔坐标对应的岩层厚度。本发明实现了对钻孔空白区的地层结构的模拟。

本发明授权钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种钻孔的岩性类别和岩层厚度预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取虚拟钻孔的钻孔坐标序列；所述钻孔坐标序列包括多个钻孔坐标；所述虚拟钻孔为未探测的钻孔； 将所述虚拟钻孔的钻孔坐标序列输入至岩性类别预测模型中，得到所述虚拟钻孔对应的岩性类别序列；所述岩性类别预测模型是基于双向门控循环单元网络得到的，所述岩性类别序列包括各钻孔坐标对应的岩性类别； 将所述虚拟钻孔的钻孔坐标序列和对应的岩性类别序列输入至岩层厚度预测模型中，得到所述虚拟钻孔对应的岩层厚度序列；所述岩层厚度预测模型是基于门控循环单元网络得到的，所述岩层厚度序列包括各钻孔坐标对应的岩层厚度； 岩性类别预测模型和岩层厚度预测模型的训练过程，包括： 获取多组历史钻孔数据；历史钻孔数据包括实际钻孔的坐标序列、对应的岩性类别序列和对应的岩层厚度序列； 基于双向门控循环单元网络，构建岩性类别预测初始网络； 基于门控循环单元网络，构建岩层厚度预测初始网络； 利用各实际钻孔的坐标序列和对应的岩性类别序列对岩性类别预测初始网络进行训练，得到岩性类别预测模型； 利用各实际钻孔的坐标序列、对应的岩性类别序列和对应的岩层厚度序列对岩层厚度预测初始网络进行训练，得到岩层厚度预测模型； 在获取多组历史钻孔数据之后，还包括： 对各组历史钻孔数据进行预处理；预处理包括：特征缩放、地层合并、序列填充和类别编码；具体包括： 选取历史钻孔数据中的实际钻孔的钻孔坐标、岩性类别和岩层厚度组成数据集； 使用min-max归一化处理钻孔坐标，对数据集中的钻孔坐标进行特征缩放； 将历史钻孔数据中包含重复地层的同一实际钻孔对应的相邻且岩性相同的地层进行合并，岩层厚度进行求和处理； 对所有坐标序列、岩性类别序列、岩层厚度序列填充0值至最大序列长度Max_sec，且Max_sec＝Mc+1，其中，Mc为钻孔中最大地层数目； 将岩性类别的格式由字符串转化为数值型。

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);武汉地大坤迪科技有限公司，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”。