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龍圖騰網獲悉中國石油大學(華東)申請的專利一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分裝置及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115221792B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210896236.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分裝置及方法是由孫致學;尹逸凡;孫治雷;張喜林;徐昊;宋文銅設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分裝置及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分裝置及使用方法,該裝置包括巖心掃描電鏡觀察模塊，用于對含水合物巖心內部微觀結構用掃描電鏡進行觀察，確定巖心中多孔介質內水合物具體微觀類型；該方法包括如下步驟：運用掃描電鏡確定巖心內存在的水合物微觀類型；通過CT掃描建立不含水合物的以及含水合物的數字巖心模型；根據分水嶺原理提取孔隙網絡模型，計算所有孔隙的表征參數以及水合物的表征參數，并利用水合物的表征參數形成水合物微觀表征參數集；利用自組織映射神經網絡方法對水合物微觀表征參數集進行聚類分析，得到最終的劃分結果。采用本發明裝置及方法可以準確、高效的自動劃分出巖心中各水合物的微觀類型。

本發明授權一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分裝置及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的天然氣水合物類型劃分方法，其特征在于：包括如下步驟： S100：在同一環境條件下選取任一不含水合物巖心和任一含水合物巖心； S200：利用掃描電鏡實驗掃描含水合物巖心，確定當前巖心內部所包含的水合物微觀類型，所述微觀類型有孔隙填充型、覆膜型、膠結型三種； S300：在高壓低溫條件下分別對含水合物巖心和不含水合物巖心進行CT掃描，獲得含水合物巖心切片圖像和不含水合物巖心切片圖像； S400：利用image-J軟件分析含水合物巖心切片圖像構建含水合物數字巖心模型，利用image-J軟件分析不含水合物巖心切片圖像構建不含水合物數字巖心模型； S500：從含水合物數字巖心模型中提取出對應的孔隙網絡模型G1，得到含水合物數字巖心的孔隙微觀表征參數；從不含水合物數字巖心模型中提取出對應的孔隙網絡模型G2，得到不含水合物數字巖心的孔隙微觀表征參數； S600：對比G1和G2得到含水合物巖心中的所有水合物微觀表征參數，所述水合物微觀表征參數包括每個水合物的坐標系位置、每個水合物的像素體積和每個水合物的像素表面積； S700：利用S600中得到的所有水合物微觀表征參數，計算得到水合物的微觀表征參數集，具體步驟如下： S710：對每個水合物的體積進行篩選，當水合物的體積小于10立方像素時，則認為該水合物為圖像噪聲且將其去除,當水合物的體積大于等于10立方像素時，則予以保留； S720：利用現有的水合物微觀表征參數計算模塊獲取合物微觀表征參數集，具體的： 水合物微觀表征參數計算模塊包括兩個部分，第一個部分先對S710中保留下的每個水合物做篩選，第二個部分對第一部分篩選后的每個水合物進行計算得到對應的水合物的微觀表征參數，第二部分計算得到的所有水合物的微觀表征參數構成水合物微觀表征參數集； S800：預設學習率，利用自組織映射神經網絡機器學習法對水合物微觀表征參數集進行計算，計算結果即為S720中保留下的所有水合物被劃分的具體微觀類型，即該每種水合物被劃分的具體微觀類型為孔隙填充型、覆膜型、膠結型中的一種。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國石油大學(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市黃島區長江西路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。