页岩油储层甜点智能识别方法及系统

本申请提供了一种页岩油储层甜点智能识别方法及系统，涉及页岩油储层领域，其获取原始测井数据并通过融合卷积神经网络与循环神经网络的混合模型，以提取曲线深层时空编码特征。随后，通过跨曲线特征融合算法动态融合多源测井特征，并采用特征主成分分析进行空间压缩。接着，通过基于特征主成分的语义级选择来筛选与甜点地质标志强相关的隐式特征，并基于轻量化分类模型实现甜点概率预测，形成无需人工干预的智能识别闭环，以突破传统方法对专家经验的依赖。这样，通过深度学习自动挖掘测井曲线中的非线性关联，提升复杂储层甜点识别的可解释性与泛化能力。