摘要
本发明公开了基于迁移增强多模态学习的围岩参数随钻动态反演方法,包括以下步骤:数据获取优化步骤:获取钻探过程中传感器的输出信号、数据融合处理步骤、特征提取与映射步骤、参数反演计算步骤和动态更新与调整步骤。本发明所述的基于迁移增强多模态学习的围岩参数随钻动态反演方法,该方法优化了传感器校准流程,利用偏差值调整参数并结合钻探深度和地层变化动态调节采集频率,生成高精度校准数据,提升数据获取的准确性和时效性。同时,通过提取钻头压力、扭矩、钻速的统计特征并量化地质勘探数据,利用特征关联矩阵实现映射关联,使融合数据更全面且具代表性,增强数据融合的深度和广度。
技术关键词
动态反演方法
多模态
地质勘探数据
增量式学习
参数
动态更新
融合特征
反演模型
主成分分析方法
矩阵
传感器校准
钻探设备
增量更新
统计特征
算法
物理
应力
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动态敏感度
整数线性规划模型
精度
指数衰减函数
因子
小波滤波器
脑电信号处理方法
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对象
神经网络模型
地震信号降噪方法
膨胀卷积神经网络
卷积神经网络模型
数据
U型卷积神经网络