摘要
本发明涉及的是于时频联合分析的陆相页岩油储层岩相识别方法及系统,其中基于时频联合分析的陆相页岩油储层岩相识别方法包括如下步骤;基于混合方法构建的数据集预处理模型,构建带标签的测井数据集;基于TFAA‑TCN的测井曲线数据自适应融合模型,全面捕捉岩相变化的多尺度特征;基于Mamba‑MHSA的测井曲线时频信息提取模型,通过Mamba长期依赖关系捕捉和多头注意力机制MHSA特征筛选相结合,挖掘测井曲线的空间信息的长期依赖关系和不同特征之间的注意力权重,对陆相页岩油储层岩相识别。本发明有效地提升陆相页岩油储层岩相识别的准确性,优化测井曲线特征的提取和融合方式,并增强了对复杂储层环境的自适应能力。
技术关键词
陆相页岩
测井曲线数据
岩相识别方法
拉格朗日插值法
多头注意力机制
森林方法
混合方法
信息提取模型
插值重构方法
带标签
异常数据
数据分布
识别系统
序列
全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
预警方法
温度预测模型
编码器
前馈神经网络
解码器
多模态特征融合
状态识别方法
多头注意力机制
认知状态识别
标签
相控阵天线
混合损失函数
增量学习算法
综合方法
能量守恒
多头注意力机制
频域滤波器
滚动轴承故障诊断
退火算法
傅里叶变换技术
电池寿命预测方法
动态状态估计
充放电数据
修正贝叶斯
贝叶斯网