物探研究院和鲁明公司分别申请的“一种聚类分析优化粒子群储层属性预测方法”和“正断层时序的简单精准判定方法”日前获得国家发明专利。

　　“一种聚类分析优化粒子群储层属性预测方法”是将生物群体智能与神经网络结合的一种算法，是一种利用井震信息通过模拟生物群体行为来完成储层预测的技术。它通过将聚类分析引入粒子群算法优化神经网络，实现对储层特性空间变化的正确定量描述。解决了传统BP神经网络算法中的网络权值迭代收敛速度过快从而导致储层属性预测结果不够精确的问题，并已应用于NZ地区，为该区上报探明储量上百万吨提供了积极的技术支持。

　　“正断层时序的简单精准判定方法”以构造地质、沉积学与层序地层学等地质理论为基础，提出正断层形成与演化模式为“双层结构单元”这一全新原创地质认识。该发明专利更正、完善了对正断层的正确认识，提升了基础地质的认知水平。对于有效与定量精准描述出断层形成与演化的时序关系等提供了简单的科学方法。对于盆地与区域尤其是我国东部各级序正断层发育的含油盆地，提升构造体系、沉积体系与成藏体系等方面的研究认识水平及勘探开发效益等均具有重要的理论与现实意义。