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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习模型和随钻信息的地层岩性预测方法，通过收集随钻参数以及复合参数构建更加全面有效的数据集，并利用革新的稳健性标注化方法对跨尺度数据进行标注化处理，然后采用革新的动态阈值法清洗异常数据，再进一步利用革新的矩阵分解法在降低数据维度的同时保留最具信息量的特征，以提升数据处理效率和模型性能；随后，利用处理后的数据对深度学习模型进行训练、验证与测试，并将模型的预测参数与选取的随钻信息结合，通过革新的无偏尺度估计法精准识别岩层位置。通过上述方式，本发明能够有效提高岩性预测的效率、准确性和泛化能力，促进地质勘探行业的技术可持续性发展。
主权项：1.一种基于深度学习模型和随钻信息的地层岩性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据收集：收集随钻信息和对应的岩性信息；所述随钻信息包括钻机的监测传感器采集的随钻参数以及计算得到的复合参数；S2、数据预处理：将收集到的所述随钻信息汇总为数据集，所述数据集中每个随钻信息对应的岩性信息作为岩性标签；对所述数据集进行标准化处理，然后进行数据清洗，得到预处理后的数据集；S3、数据降维处理：采用矩阵分解法对所述预处理后的数据集进行降维处理，提取随钻数据的主成分信息，得到降维后的数据；S4、模型训练、验证与测试：将所述降维后的数据分为训练集、验证集和测试集，分别使用训练集、验证集和测试集的数据对深度学习模型进行训练、验证与测试，得到训练好的深度学习模型；S5、地层岩性预测与岩层位置识别：利用训练好的深度学习模型实时接收随钻信息并预测岩性信息；然后将预测的岩性信息和选取的随钻信息结合，采用无偏尺度估计法识别岩层位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于深度学习模型和随钻信息的地层岩性预测方法
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