页岩地层旋回特征的横波速度与密度测井数据的预测方法

本发明公开了一种页岩地层旋回特征的横波速度与密度测井数据的预测方法，涉及地震勘探开发技术领域。该方法将输入数据划分为若干时间序列片段，提取目标值作为标签，解决了样本与标签非唯一映射关系导致的预测精度下降问题。通过结合时空注意力机制与CNN‑GRU混合模型，构建了STACGN融合网络，有效增强了模型对波形样本结构特征的捕捉能力。该网络通过训练与预测，能够更精确地捕捉输入波形的时空特征，从而显著提高横波速度和密度预测的精度。与传统方法相比，本发明能够充分利用数据的时空结构特征，优化了预测结果，为页岩地层勘探提供了更加精确的测量依据。