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申请/专利权人：山东科技大学;中国石油大学(华东)

摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的随钻测井资料快速反演方法，通过构建随钻方位电磁波测井正演模型，利用随钻方位电磁波测井正演模型模拟不同地层参数条件下多分量随钻电磁波测井仪器的随钻测井响应，构建随钻测井响应数据库，将卷积神经网络和LSTM网络相结合构建随钻方位电磁波测井资料反演模型，利用随钻测井响应数据库中的随钻测井响应数据训练并优化后得到源域网络模型，基于迁移学习构建目标域网络模型，利用实际测井数据集训练目标域网络模型后，得到基于迁移学习的随钻测井资料反演模型，并验证随钻测井资料反演模型反演结果的准确性，实现了在实际随钻测井数据较少情况下，根据随钻测井响应对地质参数的精确反演，具有良好的应用前景。

主权项：1.一种基于迁移学习的随钻测井资料快速反演方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，根据多分量随钻电磁波测井仪器的仪器结构和层状各向异性地层的地层参数，建立随钻方位电磁波测井正演模型，随钻方位电磁波测井正演模型包括层状各向异性地层模型和多分量随钻电磁波测井仪器模型，利用随钻方位电磁波测井正演模型模拟得到多分量随钻电磁波测井仪器在层状各向异性地层中的随钻测井响应；步骤2，设置随钻方位电磁波测井正演模型中多分量随钻电磁波测井仪器模型中发射线圈的频率和源距，依次改变随钻方位电磁波测井正演模型中层状各向异性地层模型的地层倾角θ、地层水平电阻率Rh、地层垂直电阻率Rv和各向异性系数λ，模拟得到不同地层参数条件下多分量随钻电磁波测井仪器的随钻测井响应曲线，分析随钻测井响应曲线随各地层参数的变化规律；步骤3，根据不同地层参数条件下随钻方位电磁波测井正演模型模拟得到的随钻测井响应曲线，获取不同地层参数条件下多分量随钻电磁波测井仪器的随钻测井响应，将多分量随钻电磁波测井仪器的随钻测井响应作为源域数据、将随钻测井响应所对应的地层参数作为标签，生成随钻测井响应数据，构建随钻测井响应数据库；步骤4，对随钻测井响应数据库中的各随钻测井响应数据进行预处理后，再对随钻测井响应数据库中的各随钻测井响应数据进行归一化处理，得到归一化处理后的随钻测井响应数据，对随钻测井响应数据库中归一化处理后的随钻测井响应数据进行划分，得到训练集和验证集；步骤5，基于将卷积神经网络和LSTM网络相结合的神经网络，构建随钻方位电磁波测井资料反演模型，随钻方位电磁波测井资料反演模型的输入为随钻测井响应曲线，输出为地层参数；步骤6，将训练集中的随钻测井响应数据依次输入随钻方位电磁波测井资料反演模型中，训练随钻方位电磁波测井资料反演模型根据随钻测井响应反演得到地层参数，对随钻方位电磁波测井资料反演模型进行训练，直至随钻方位电磁波测井资料反演模型的损失函数值小于预设的精度值，得到训练后的随钻方位电磁波测井资料反演模型；步骤7，利用验证集中的随钻测井响应数据验证训练后的随钻方位电磁波测井资料反演模型，利用训练后的随钻方位电磁波测井资料反演模型反演地层参数，确定反演过程中随钻方位电磁波测井资料反演模型的损失函数值，若随钻方位电磁波测井资料反演模型的损失函数值小于预设的精度值，则将训练后的随钻方位电磁波测井资料反演模型作为源域网络模型输出，否则，则调整神经网络的超参数，返回步骤6中，继续训练随钻方位电磁波测井资料反演模型；步骤8，基于迁移学习，利用源域网络模型构建目标域网络模型，获取实际测井资料，对实际测井资料进行归一化处理后作为目标阈数据构建实际测井数据集，随机初始化用于构建源域网络模型的神经网络中最后一层的权重参数，利用实际测井数据集中的各目标阈数据依次训练目标域网络模型，将源域网络模型迁移至实际测井数据反演过程中，获取目标域网络模型的损失函数值，若损失函数值小于预设的精度值，则调整目标域网络模型中神经网络的超参数，继续利用目标阈数据训练目标域网络模型，否则，则输出训练后的目标域网络模型，得到基于迁移学习的随钻测井资料反演模型；步骤9，输出基于迁移学习的随钻测井资料反演模型，验证基于迁移学习的随钻测井资料反演模型反演结果的准确性。

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