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申请/专利权人：天津市博川岩土工程有限公司

摘要：本发明提供一种基于TRD工法的地层数据实时分析与预测方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括获取TRD工程施工过程中的原始地层数据；基于地层数据补全器对所述原始地层数据进行补全，得到整合地层数据；将所述整合地层数据输入预先构建的季节性波动预测模型，通过参数估计和模型诊断，利用所述季节性波动预测模型进行地层数据的时空联合预测，得到地层数据预测结果；利用均匀流形映射算法对所述预测结果进行高维可视化解析，通过散点图展示地层数据的聚类、分布和流形结构，确定地层运动趋势，实现地层预测结果的可视化表示。

主权项：1.基于TRD工法的地层数据实时分析与预测方法，其特征在于，包括：获取TRD工程施工过程中的原始地层数据，所述原始地层数据包括测井曲线数据和地震数据；基于地层数据补全器对所述原始地层数据进行补全，得到整合地层数据，其中所述地层数据补全器包括编码器和解码器，所述编码器将所述原始地层数据映射到隐空间并输出隐变量的均值和方差，所述解码器将隐变量重构为所述整合地层数据；将所述整合地层数据输入预先构建的季节性波动预测模型，通过参数估计和模型诊断，利用所述季节性波动预测模型进行地层数据的时空联合预测，得到地层数据预测结果，其中所述季节性波动预测模型通过引入空间自相关项，建立地层数据在时间维度和空间维度的局部自相关性，确定复杂地层环境下的数据动态变化；利用均匀流形映射算法对所述预测结果进行高维可视化解析，通过散点图展示地层数据的聚类、分布和流形结构，确定地层运动趋势，实现地层预测结果的可视化表示；其中所述均匀流形映射算法包括构建高维近邻图，计算局部流形结构，通过对低维嵌入进行迭代优化，最终得到低维坐标表示，通过叠加颜色编码和图例，完成可视化；所述地层数据补全器包括编码器和解码器，所述编码器将所述原始地层数据映射到隐空间并输出隐变量的均值和方差，所述解码器将隐变量重构为所述整合地层数据包括：所述编码器基于卷积神经网络构建，包括：数据预处理层、卷积提取层、残差连接层和采样映射层；所述数据预处理层对原始地层数据进行归一化和标准化处理，并根据数据类型对数据进行变换和重构；其中，所述测井曲线数据重构为二维矩阵形式，所述地震数据重构为三维立方体形式；所述卷积提取层对所述测井曲线数据采用一维卷积核进行特征提取，对所述地震数据采用三维卷积核进行特征提取，通过堆叠多个卷积层实现特征的层级抽象，其中，一维卷积核尺寸为3，三维卷积核尺寸为3×3×3，多个卷积层的层数不少于3层，池化层采用最大池化；所述残差连接层在相邻卷积层之间加入残差连接，将前一卷积层的特征传递到后一卷积层；残差连接采用恒等映射，与主分支卷积特征按元素相加；所述采样映射层通过全连接层将卷积特征分别映射到均值和方差两个分支，利用重参数化技巧从隐变量的标准正态分布中采样得到隐向量；所述解码器采用反卷积神经网络结构，包括：反卷积生成层、跳跃连接层、输出重构层；所述反卷积生成层以所述隐向量为输入，通过转置卷积，逐步恢复数据的空间分辨率和细节信息；所述转置卷积的卷积核尺寸与编码器相对应；所述跳跃连接层将编码器浅层的高分辨率特征与解码器对应层进行拼接，引入精细局部信息指导解码过程；跳跃连接的位置和方式与编码器残差连接的位置和方式相对应；所述输出重构层通过一次卷积将反卷积特征映射到与原始地层数据形状相同的重构数据，并使用均方误差损失函数对重构质量进行监督；对所述地层数据补全器进行训练包括：使用重参数化技巧对隐变量进行采样，将随机采样过程转化为确定性函数，实现端到端的梯度反向传播；从标准正态分布中采样随机噪声，然后通过仿射变换将噪声转换为目标先验分布的隐变量样本；将采样得到的隐变量输入解码器，解码器重构出与原始地层数据相同形状的输出，作为地层数据的概率分布参数；对于不同的地层数据类型，解码器输出对应的分布参数形式，其中，所述测井曲线输出均值，所述地震数据输出像素均值；构建损失函数，根据所述损失函数计算所述编码器和所述解码器的参数梯度，使用随机梯度下降，通过小批量迭代，更新模型参数，其中所述损失函数包括重构损失和KL散度损失；重复迭代，直到达到预设的迭代次数，得到训练完成的所述地层数据补全器；所述方法还包括训练季节性波动预测模型：对所述整合地层数据进行时空分解，确定时空单元，每个所述时空单元对应一个观测值，将所述时空单元划分为时间步和空间块，根据所述整合地层数据对应的采样频率确定所述时间步的步长，以及根据所述整合地层数据对应的空间分辨率确定所述空间块的大小；基于所述空间块的曼哈顿距离，构建空间权重矩阵，确定不同空间位置之间的依赖关系，构建空间自相关项；分别计算时间维度和空间维度的自相关系数和偏自相关系数，绘制时空自相关图和时空偏自相关图，确定时间维度阶数和空间维度阶数；构建季节性差分方程，建立所述整合地层数据的时空演化模型，使用极大似然估计，确定最优的参数配置；利用均匀流形映射算法对所述预测结果进行高维可视化解析，通过散点图展示地层数据的聚类、分布和流形结构，确定地层运动趋势，实现地层预测结果的可视化表示包括：对所述地层数据预测结果进行数据预处理操作；通过相关性分析和方差分析，识别高度相关特征和冗余特征，对所述高度相关特征和所述冗余特征进行排序，按照预设的特征子集数量，选取最重要的特征子集；基于所述特征子集，计算数据点之间的距离矩阵，构建高维空间近邻图，对每个所述数据点，计算局部邻域流形结构，包括局部维度和局部密度，基于所述局部邻域流形结构，确定高维拓扑结构图；通过最小化所述高维拓扑结构图和低维嵌入之间的交叉熵损失函数，使用梯度下降算法迭代优化，直到达到预设的最大迭代次数，确定最优低维坐标；根据所述最优低维坐标，绘制散点图，确定地层数据对应的聚类、分布和流形结构，结合颜色标识和形状标识，为散点图添加可视元素。

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