摘要
本发明公开了一种页岩油储层游离油参数智能预测方法,采用了局部离群因子异常检测、敏感参数综合筛选算法、残差增强型多尺度特征金字塔模块和差分多头注意力机制等技术。首先该筛选算法对页岩油储层敏感参数的筛选更加合理,能够兼顾参数间的线性与非线性特征,可更准确地筛选出对页岩油储层游离油敏感的参数;其次引入的,可更好地提取和传递数据中的多尺度特征,在抑制梯度消失现象的同时提升网络训练的稳定性;最后通过来消除共模噪声,不仅提升了联合网络对关键任务的聚焦能力,还实现了对页岩油储层游离油参数的间接预测。
技术关键词
页岩油
多头注意力机制
智能预测方法
多尺度特征金字塔
参数
筛选算法
储层测井
网络
共模噪声
多尺度特征提取
解码模块
数据
笛卡尔坐标系
非线性特征
储层特征
残差学习
解码器
编码器