基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

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。

《基于敏感参数体的页岩TOC地震定量预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022111355312，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为刘成;吴朝容;李勇;赵少泽;黄开兴;陈朝譞，申请日期为2022-09-19，公开（公告）日期为2025-03-21，国际专利分类号（IPC）为 G01V 1/28 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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。

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