一种基于测井数据的地层岩性智能识别方法

本发明涉及一种基于测井数据的地层岩性智能识别方法，包括：收集测井数据；数据预处理；特征提取；采用LSTM‑CRF模型，将训练集数据作为LSTM模型的输入，在LSTM模型的输出上应用CRF模型，输出地层岩性；模型评估。本发明结合了循环神经网络的长期依赖性和CRF的序列标注能力的深度学习模型，通过测井数据：自然伽马、声波、电阻率等，推断地层岩性：粘土、砂岩、砂砾岩、石灰岩、泥岩、白云岩。本发明方法通过机器学习算法自动从测井数据中提取特征，并利用这些特征进行岩性识别，可有效提高识别的准确性；本发明方法不依赖于特定地区的地质条件，适用于不同地区的测井数据，具有广泛的适用性。