一种基于多任务联合学习的自适应多模态特征融合的测井解释方法

本发明提供了一种基于多任务联合学习的自适应多模态特征融合的测井解释方法，该模型综合运用了图卷积网络、多头注意力机制、门控机制及自适应损失权重调整算法，有效整合多井组测井数据与地质构造信息，充分捕捉井间复杂的空间关系和地质相似性。模型能够统一处理多源数据，提取出包含时空相关性的高层次特征表示，避免重复特征学习，降低计算复杂度，同时确保各预测任务特征的一致性和互补性。自适应损失权重调整机制根据各任务的损失变化动态优化权重分配，实现不同任务之间的平衡优化，全面提升各任务的预测精度。物理约束正则化模块确保预测结果不仅具备统计学上的准确性，还符合实际地质物理规律，提升了预测结果的合理性和可靠性。