一种基于联邦跨域协同的伽马测井曲线校正及预测方法

本发明涉及石油勘探与开发技术领域，公开了一种基于联邦跨域协同的伽马测井曲线校正及预测方法。针对传统预测依赖单油田数据、数据稀缺及隐私泄露的问题，先采集多油田历史随钻测井数据并预处理，结合钻头与传感器间距校正伽马测井曲线；再构建基于自注意力机制的时序预测模型，搭建联邦学习框架，初始化参数策略；分别训练全局模型与本地模型，通过相对误差等指标评估，对比确定最终模型。该方法在保护数据隐私前提下，利用跨油田数据提升伽马测井曲线预测精度，满足实时地质建模需求。