基于深度学习模型和随钻信息的地层岩性预测方法

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。