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ECFRS:基于物品的增强型协同过滤推荐算法及应用
1
作者 余洲祥 徐奕奕 +2 位作者 胡家浩 黎思远 李厚君 《广西科技大学学报》 2026年第1期98-107,共10页
针对传统协同过滤推荐算法(collaborative filtering recommendation algorithm,CFRA)在数据稀疏性问题上相似度计算不准确,导致推荐准确率较低的问题,本文提出一种增强型协同过滤推荐算法(enhanced collaborative filtering recommende... 针对传统协同过滤推荐算法(collaborative filtering recommendation algorithm,CFRA)在数据稀疏性问题上相似度计算不准确,导致推荐准确率较低的问题,本文提出一种增强型协同过滤推荐算法(enhanced collaborative filtering recommender system,ECFRS),以提高推荐算法的准确性和泛化能力。该算法结合对数变换和热门商品惩罚机制,通过优化相似度计算方法并引入惩罚因子,拓宽了相似度计算的适用范围。在MovieLens数据集上,ECFRS算法的平均召回率比ItemCF算法提高了4.26%;在LastFM数据集上,与基于物品的协同过滤推荐算法(ItemCF)相比,ECFRS算法的平均召回率提高了74.10%,平均精确率提高了73.70%。实验结果表明,ECFRS算法不仅显著提高了推荐算法的召回率和精确率,而且在处理长尾项目方面表现优异,增加了推荐列表的多样性,说明ECFRS算法在提升推荐算法的整体准确性和泛化能力方面具有显著优势。 展开更多
关键词 协同过滤 对数变换 惩罚因子 算法 数据集
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一种基于特征融合和Transformer的日志异常检测方法
2
作者 高禧安 田金鹏 《计量与测试技术》 2026年第1期99-103,共5页
为解决现有的日志解析方法普遍存在泛化能力不足和检测准确率不稳定的问题,本文提出了一种基于特征融合的日志异常检测方法(FFTLog)。FFTLog创新性地利用SBert向量化模型构建日志特征数据,并采用迭代注意力特征融合网络(iAFF)对日志的... 为解决现有的日志解析方法普遍存在泛化能力不足和检测准确率不稳定的问题,本文提出了一种基于特征融合的日志异常检测方法(FFTLog)。FFTLog创新性地利用SBert向量化模型构建日志特征数据,并采用迭代注意力特征融合网络(iAFF)对日志的序列特征和参数特征进行深度融合。此外,采用多层Transformer构建编码器,结合因果卷积网络设计解码器,实现了高效的日志异常检测。实验表明,与现有主流方法相比,FFTLog在精度、召回率、稳定性和可靠性方面均最优。 展开更多
关键词 日志异常检测 TRANSFORMER 特征融合
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基于KNN-Transformer算法的密度测井曲线重构方法
3
作者 苏俊磊 董旭 +4 位作者 曾渝 史文祺 石雪莹 刘沛东 刘坤 《测井技术》 2026年第1期87-96,共10页
密度测井是计算储层物性参数、识别岩性及评价油气储量的关键技术。受井眼环境、仪器贴壁状况等因素影响,密度曲线常出现局部缺失、数据失真或噪声干扰等问题。为此,提出一种融合K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法与Transformer算法... 密度测井是计算储层物性参数、识别岩性及评价油气储量的关键技术。受井眼环境、仪器贴壁状况等因素影响,密度曲线常出现局部缺失、数据失真或噪声干扰等问题。为此,提出一种融合K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法与Transformer算法的密度测井曲线重构方法KNN-Transformer。该方法首先利用KNN在多元测井特征空间中检索与目标段时间序列沉积特征相似的样本,通过计算目标段与历史样本在声波时差、自然伽马、电阻率等多维特征上的欧氏距离,筛选出最相似的K个邻域样本,构建增强的地质先验输入集,增强输入数据的地质代表性,进而采用Transformer算法的多头自注意力机制,建立深度序列间任意位置的长程依赖关系,有效融合局部相似性约束与全局序列模式,实现局部特征与全局结构的协同表达。实验结果表明,KNN-Transformer算法密度测井曲线重构的结果平均绝对误差为0.0170,决定系数R^(2)达0.9533,其与支持向量回归、线性回归及长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络等典型算法相比,平均绝对误差降低30%~60%,对密度测井曲线总体趋势与局部细节均具有更高的重构精度,并在岩性界面及复杂层段表现出更好的稳定性与正确性。该方法有效修复了密度曲线的局部缺失,校正了数据失真并抑制了噪声干扰,显著提升了重构曲线的数值精度与地质合理性,为复杂储层条件下的测井数据高质量重建提供了可靠的技术途径。 展开更多
关键词 密度测井 K近邻 TRANSFORMER 曲线重构 深度学习 注意力机制 序列建模
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Legendre对偶和Ornstein-Uhlenbeck流
4
作者 王起姣 杨胜男 步真会 《西北师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期115-120,共6页
log-凹函数及其Legendre变换在不同流下有不同的表现形式,本文研究其在Ornstein-Uhlenbeck流下积分乘积关于时间的单调性.通过分析Ornstein-Uhlenbeck流对应的热方程解的性质,结合Legendre变换研究凸函数φ在Ornstein-Uhlenbeck半群下... log-凹函数及其Legendre变换在不同流下有不同的表现形式,本文研究其在Ornstein-Uhlenbeck流下积分乘积关于时间的单调性.通过分析Ornstein-Uhlenbeck流对应的热方程解的性质,结合Legendre变换研究凸函数φ在Ornstein-Uhlenbeck半群下的演化函数φt及Legendre变换下的对偶函数ψt关于时间t的偏导数,并分析其积分乘积关于时间的单调性.对称凸函数φ在Ornstein-Uhlenbeck流下,e^(-φ_(t)(x))与e-ψ_(t)(x)的积分乘积关于时间是单调增加的. 展开更多
关键词 log-凹函数 LEGENDRE变换 Ornstein-Uhlenbeck流 体积乘
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基于RF-Transformer的测井曲线页岩岩相识别方法
5
作者 苏俊磊 董旭 +4 位作者 唐嘉伟 曾渝 石雪莹 李佩璇 杨仁杰 《测井技术》 2026年第1期153-162,共10页
岩相识别是油气储层精细刻画的关键环节,其准确性直接影响储层评价结果的可靠性。现有识别方法在测井数据高频噪声抑制方面存在不足,且难以准确捕捉地层纵向长程依赖关系。因此,本文提出了一种融合随机森林(Random Forest,RF)与Transfor... 岩相识别是油气储层精细刻画的关键环节,其准确性直接影响储层评价结果的可靠性。现有识别方法在测井数据高频噪声抑制方面存在不足,且难以准确捕捉地层纵向长程依赖关系。因此,本文提出了一种融合随机森林(Random Forest,RF)与Transformer的深度学习模型(RF-Transformer),以提高非均质储层页岩岩相识别的准确性与效率,为储层精细刻画提供技术支撑。该模型首先利用随机森林模型评估测井曲线(如自然伽马、声波时差、电阻率等)特征权重,用以筛选关键参数进而压制高频噪声,构建高质量特征输入向量。随后用Transformer模块,借助其自注意力机制的全局上下文感知能力,并行计算测井曲线的关联权重,从而深度挖掘并重构地层纵向长程依赖关系。以川南页岩气田3800个实测样本(含6类典型岩相、8条常规测井曲线)为数据集,开展模型性能对比与实例应用分析。结果表明:①RF-Transformer模型准确率达91.51%,较Transformer、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型分别提升了12.90%、23.60%和47.54%,优于K近邻(81.09%)、决策树(77.28%)等传统机器学习模型;②该模型仅需约25次迭代即可进入收敛态,收敛速度较现有模型提升8~10倍;③成功筛选出自然伽马、声波时差、浅侧向电阻率等6条关键测井曲线,有效剔除深侧向电阻率等冗余特征与非地质噪声;④实例应用中,预测页岩岩相剖面纵向连续性与平滑度高,与真实地质分层特征高度吻合,精准刻画页岩岩相过渡带边界。结论认为,该模型在兼顾高抗噪性与强时序捕捉能力的同时,实现页岩岩相的高效精准识别,为非均质储层精细描述提供了可靠技术支撑,后续需围绕测井解释软件适配性展开优化。 展开更多
关键词 测井曲线 岩相识别 随机森林(Random Forest RF) 深度学习 TRANSFORMER 页岩储层 长程依赖 噪声抑制
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随钻地层模型自动调整方法研究与应用
6
作者 孙歧峰 郭化敏 +2 位作者 岳喜洲 张鹏云 胡成亮 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第5期1977-1986,共10页
在水平井钻进过程中,根据随钻测井信息及时调整地层模型对于优化钻井过程和提高钻井效率至关重要.本文提出一种随钻地层模型自动调整方法.方法根据导眼井测井资料建立初始地层模型并提取地层间测井响应特征.在钻井过程中,对实时测井响... 在水平井钻进过程中,根据随钻测井信息及时调整地层模型对于优化钻井过程和提高钻井效率至关重要.本文提出一种随钻地层模型自动调整方法.方法根据导眼井测井资料建立初始地层模型并提取地层间测井响应特征.在钻井过程中,对实时测井响应曲线利用小波变换特性进行分层处理,通过综合时间序列多重信息重构测井曲线,然后利用动态时间规整(DTW)下界函数和基于提前终止的fastDTW算法在构建的候选序列数据集中快速搜索最优匹配曲线段,实现水平井和导眼井的地层对比.最后根据地层对比的结果对地层模型做出调整,从而得到地下真实地质结构.应用结果表明,利用本文方法调整后水平道上的实测曲线和模拟曲线的形态趋势变化吻合度高,能够满足随钻地层模型调整的准确性和实时性要求. 展开更多
关键词 测井曲线 小波变换 动态时间规整 地层对比 地层模型调整
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基于剪切波变换的偶极远探测声波测井数据去噪方法 被引量：2
7
作者 岳文正 李羽飞 +1 位作者 刘鑫 张恒 《地球物理学报》 北大核心 2025年第5期1984-2002,共19页
偶极远探测声波测井是在阵列声波测井的基础上发展起来的成像探测方法,其中如何有效从全波列中分离出反射波是该方法的重点.由于井下的高温、高压环境影响,反射波信号经常受到随机噪声的干扰,因此通常利用带通滤波进行噪声压制,但分离... 偶极远探测声波测井是在阵列声波测井的基础上发展起来的成像探测方法,其中如何有效从全波列中分离出反射波是该方法的重点.由于井下的高温、高压环境影响,反射波信号经常受到随机噪声的干扰,因此通常利用带通滤波进行噪声压制,但分离出的反射波信噪比较低.针对传统带通滤波方法的不足,本文结合剪切波变换的稀疏表示最优和方向敏感性等优点,基于该算法提出了能同时对偶极声波测井数据进行波场分离和随机噪声压制的新方法.新方法利用剪切波变换进行波场分离,基于不同信号在剪切波域内的幅度不同,采用标准差自适应确定每一分解尺度的阈值,实现直达波和噪声的同步滤除.通过对模拟和实际测井数据的处理,展示了偶极全波场的反射波提取效果,并对比基于该方法的阈值去噪算法与带通滤波方法在理论和实际数据中的随机噪声压制效果.波场分离和最终成像结果表明:剪切波变换能够有效地分离出反射波,并且在信噪比较低时,基于该方法的阈值去噪算法具有更强的随机噪声压制能力,有效提升了反射波的信噪比. 展开更多
关键词 偶极远探测 反射波提取 随机噪声压制 剪切波变换 阈值去噪
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基于Transformer和Text-CNN的日志异常检测 被引量：1
8
作者 尹春勇 张小虎 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期448-458,共11页
日志数据作为软件系统中最为重要的数据资源之一,记录着系统运行期间的详细信息,自动化的日志异常检测对于维护系统安全至关重要。随着大型语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,基于Transformer的日志异常检测方法被广泛地提出。传统... 日志数据作为软件系统中最为重要的数据资源之一,记录着系统运行期间的详细信息,自动化的日志异常检测对于维护系统安全至关重要。随着大型语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,基于Transformer的日志异常检测方法被广泛地提出。传统的基于Transformer的方法,难以捕捉日志序列的局部特征,针对上述问题,提出了基于Transformer和Text-CNN的日志异常检测方法LogTC。首先,通过规则匹配将日志转换成结构化的日志数据,并保留日志语句中的有效信息;其次,根据日志特性采用固定窗口或会话窗口将日志语句划分为日志序列;再次,使用自然语言处理技术Sentence-BERT生成日志语句的语义化表示;最后,将日志序列的语义化向量输入到LogTC日志异常检测模型中进行检测。实验结果表明,LogTC能够有效地检测日志数据中的异常,且在2个数据集上都取得了较好的结果。 展开更多
关键词 日志异常检测 深度学习 词嵌入 TRANSFORMER Text-CNN
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我国森林经营技术标准现状与发展建议
9
作者 国红 雷相东 王雪军 《林草资源研究》 北大核心 2025年第1期17-25,共9页
森林经营技术标准是精准提升我国森林质量的关键手段。通过回顾我国森林经营技术标准的发展历程,系统总结森林抚育、采伐更新、林分改造、森林经营方案编制和主要树种经营技术等森林经营标准的主要内容、特点及演变趋势。研究表明,当前... 森林经营技术标准是精准提升我国森林质量的关键手段。通过回顾我国森林经营技术标准的发展历程,系统总结森林抚育、采伐更新、林分改造、森林经营方案编制和主要树种经营技术等森林经营标准的主要内容、特点及演变趋势。研究表明,当前我国森林经营技术标准虽体系已初步建立,但仍存在标准制定滞后于实际需求、标准之间协同性不够、执行效果欠佳等问题。因此,亟需强化标准体系建设、提升标准实用性和可操作性、不断优化森林经营技术标准体系,以更好地满足森林经营管理和生态保护的需求。 展开更多
关键词 森林经营技术标准 森林抚育 采伐更新 林分改造 森林经营方案
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新一代人工智能在油气勘探领域的机遇、挑战及建议
10
作者 陈延哲 《石油科技论坛》 2025年第5期67-75,共9页
在全球能源转型与数字化转型的双重背景下,新一代人工智能技术将在石油勘探领域展现出巨大潜力。深入分析新一代人工智能发展概况和在油气勘探领域的基本特征,详细探讨了在物探、测井及储层预测等方面的应用机遇,包括地震数据处理与解... 在全球能源转型与数字化转型的双重背景下,新一代人工智能技术将在石油勘探领域展现出巨大潜力。深入分析新一代人工智能发展概况和在油气勘探领域的基本特征,详细探讨了在物探、测井及储层预测等方面的应用机遇,包括地震数据处理与解释的效率提升、测井数据处理的精准化与智能化、储层属性预测的准确性增强等。新一代AI技术也面临诸多挑战,如数据质量与多样性问题、模型可解释性与信任度不足、复杂技术术语理解障碍、技术融合与跨学科合作难度、安全与隐私保护等。为此亟须构建智能数据底座、机理驱动的可解释框架设计,开展结构化领域知识建模,建设技术—人才—机制协同体系等。通过深度融合地质学、地球物理学与人工智能技术,油气勘探领域有望实现更加智能、高效、精准的作业方式,为能源行业的可持续发展注入新动力。 展开更多
关键词 人工智能 油气勘探 地震勘探 测井解释 储层预测 数智化转型
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白云鄂博矿床元素地球化学组合特征研究
11
作者 侯晓志 杨占峰 王振江 《稀土》 北大核心 2025年第1期37-46,共10页
为查明白云鄂博矿床元素地球化学组合特征,系统采集白云鄂博主矿体矿石样品,并测定主、微量元素等36项指标。首先利用中心对数比变换方法对原始地球化学数据进行“打开”,之后对变换处理后的数据应用聚类分析和因子分析的方法进行元素... 为查明白云鄂博矿床元素地球化学组合特征,系统采集白云鄂博主矿体矿石样品,并测定主、微量元素等36项指标。首先利用中心对数比变换方法对原始地球化学数据进行“打开”,之后对变换处理后的数据应用聚类分析和因子分析的方法进行元素组合特征划分。结果表明,通过聚类分析,将36种元素指标聚合为4个元素组合簇群及1个单元素簇;通过因子分析,用6个代表性因子的分布特征即可代表36项元素指标的分布特征。对比聚类分析与因子分析结果,二者结论基本吻合。本研究从矿物学角度对白云鄂博矿床元素的共生组合特征及其组合差异性进行了解释,同时也为推断相关元素的赋存及矿物成因等提供参考依据。 展开更多
关键词 元素组合特征 中心对数比变换 聚类分析 因子分析 白云鄂博矿床
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形态加权表征的测井曲线深度校正方法
12
作者 方誉 肖立志 +4 位作者 罗嗣慧 刘家秀 廖广志 周军 张娟 《测井技术》 2025年第6期836-844,856,共10页
测井曲线的深度校正是实现地质建模与储层参数精细评价的重要基础,针对现有方法在关键地质特征匹配与非线性变化拟合方面的不足,提出一种形态加权表征的测井曲线深度校正方法。该方法在训练阶段引入峰谷加权损失函数,以增强模型对关键... 测井曲线的深度校正是实现地质建模与储层参数精细评价的重要基础,针对现有方法在关键地质特征匹配与非线性变化拟合方面的不足,提出一种形态加权表征的测井曲线深度校正方法。该方法在训练阶段引入峰谷加权损失函数,以增强模型对关键地质特征点的拟合能力;同时利用Transformer的多头注意力机制,有效表征测井序列中的非线性特征;在推理阶段结合特征点匹配模块,实现基于响应形态约束的高精度深度对齐。实验数据来源于鄂尔多斯盆地某区块10口实测探井,并以地质专家的校正结果作为标签。结果表明,峰谷加权损失函数在保持全局拟合性能(决定系数由98.59%微降至98.55%,均方根误差略增至4.61)的同时,显著提升了局部特征点的拟合精度(局部均方根误差由2.88降至2.38)。在序列长度实验中,输入长度为3时的模型性能最优。与循环神经网络、门控循环单元和长短时记忆网络模型对比,本文提出的方法在全局拟合与关键特征点匹配方面均表现出了显著优势,经特征点匹配模块处理后的校正曲线与地质专家校正标签高度一致,验证了该方法的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 深度校正 测井曲线 Transformer模型 损失函数 评价指标 解释评价 自然伽马曲线
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基于CRITIC权重法的页岩油储层裂缝识别方法研究——以北部湾盆地涠西南凹陷流沙港组为例
13
作者 王晓飞 陈鸣 +4 位作者 曾诚翔 孙宝龙 唐明峥 杨福林 赖富强 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第3期12-25,共14页
以北部湾盆地涠西南凹陷流沙港组为例,研究页岩油储层的裂缝识别问题。研究区裂缝尺度小、地质环境复杂,基于常规测井的小波变换法因裂缝响应信号微弱及分辨率、识别精度不足而受限。为此,提出基于CRITIC权重法的页岩油储层裂缝识别新... 以北部湾盆地涠西南凹陷流沙港组为例,研究页岩油储层的裂缝识别问题。研究区裂缝尺度小、地质环境复杂,基于常规测井的小波变换法因裂缝响应信号微弱及分辨率、识别精度不足而受限。为此,提出基于CRITIC权重法的页岩油储层裂缝识别新方法。首先,计算多条裂缝的发育指数,并通过小波变换分析其局部变化特征;然后,利用CRITIC权重法量化各参数的权重,生成综合能量曲线以表征裂缝的发育层段。该方法通过多参数加权融合来抑制单一数据异常所致误差,提升识别准确性。岩心照片与电成像数据对比显示,CRITIC权重法的识别结果吻合度高。针对研究区运用此方法,发现其中页岩油储层中夹层型裂缝的发育程度强于基质型裂缝与纹层型裂缝。 展开更多
关键词 CRITIC权重法 页岩油储层 常规测井 页岩油裂缝 小波变换
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基于分层Transformer的相同时间戳错误修复 被引量：1
14
作者 徐猛 谢凯 《计算机系统应用》 2025年第8期217-227,共11页
在流程挖掘领域,众多流程操作高度依赖于事件日志中精确的时间戳信息.因此,与时间戳相关的质量问题影响尤为显著,特别是相同时间戳错误,这种错误会引发误导性的流程见解,进而造成严重的流程偏差.现有研究在处理此类错误时,缺乏对事件间... 在流程挖掘领域,众多流程操作高度依赖于事件日志中精确的时间戳信息.因此,与时间戳相关的质量问题影响尤为显著,特别是相同时间戳错误,这种错误会引发误导性的流程见解,进而造成严重的流程偏差.现有研究在处理此类错误时,缺乏对事件间长期依赖关系以及属性间潜在关联性的充分考量,在一定程度上限制了相同时间戳错误的修复精度.针对这一问题,本文提出了一种基于分层Transformer模型修复相同时间戳错误的方法.该方法通过分层信息传递结合多视角交互,捕获事件间的长距离行为依赖以及属性间的深层关联信息,逐层完成对错误事件重排序以及对应时间戳的预测任务,继而实现对相同时间戳错误事件日志的有效修复.通过4个公开可用的数据集进行评估,结果表明,所提方法能够有效提高相同时间戳错误的修复精度. 展开更多
关键词 事件日志 相同时间戳错误 分层Transformer 多视角交互 日志修复
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基于代价敏感学习的碳酸盐岩储层流体识别 被引量：1
15
作者 高国海 赵祥东 +3 位作者 蒋薇 王杨 刘勇 王欣 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期587-597,共11页
流体识别对于碳酸盐岩储层的评估和油气开发至关重要,然而因碳酸盐岩储层具有强非均质性,传统方法难以实现其准确识别。基于机器学习的方法可以深入挖掘测井数据与油气水信息的内在联系,提升识别效果,但易受测井数据的噪声影响,且样本... 流体识别对于碳酸盐岩储层的评估和油气开发至关重要,然而因碳酸盐岩储层具有强非均质性,传统方法难以实现其准确识别。基于机器学习的方法可以深入挖掘测井数据与油气水信息的内在联系,提升识别效果,但易受测井数据的噪声影响,且样本类别比例失衡。因此,以四川盆地碳酸盐岩储层为研究对象,提出一种基于代价敏感学习的储层流体识别方法。首先,采用小波变换对测井数据降噪,解决数据噪声问题;然后,融合方差分析、决策树和油气藏理论对测井曲线进行相关性检验,筛选出与储层流体类型高度相关的测井曲线;最后,设计神经网络模型,利用代价敏感学习策略解决样本类别不平衡问题,提高识别准确率。研究结果显示:小波变换降低了数据噪声,提高了流体识别的准确率;测井曲线AC、CNL、CAL、RT、GR和RXO与碳酸盐岩储层流体类型高度相关。代价敏感学习方法有效解决了不平衡数据带来的少数类识别准确率低的问题,模型识别准确率达97.61%,优于其他对比模型,为碳酸盐岩储层流体识别提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 储层流体 代价敏感 碳酸盐岩 小波变换 机器学习 测井参数
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融合Transformer与1D-CNN的日志异常检测方法 被引量：1
16
作者 赵海鹏 容晓峰 《西安工业大学学报》 2025年第1期138-148,共11页
为了解决现有日志异常检测方法在均衡日志序列的全局趋势和局部特征方面的不足,提出一种基于自编码器的无监督日志异常检测方法。该方法采用多层Transformer堆叠组成编码器,提取具备完整性和全局依赖性的多层融合特征,并通过1D-CNN与全... 为了解决现有日志异常检测方法在均衡日志序列的全局趋势和局部特征方面的不足,提出一种基于自编码器的无监督日志异常检测方法。该方法采用多层Transformer堆叠组成编码器,提取具备完整性和全局依赖性的多层融合特征,并通过1D-CNN与全连接神经网络构成的解码器聚焦数据的局部特征,重构输入数据。实验结果表明,该方法能够准确表示并识别数据特征,分别在三种公开数据集中取得99.7%、97.5%和96.4%的最高F 1值,较基准方法LogAnomaly平均提高7.9%。此外,通过消融实验验证了该方法在特征提取模块的有效性及其对实验结果的影响。 展开更多
关键词 日志数据 异常检测 自编码器 TRANSFORMER 融合特征
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基于CL-Trans模型的测井储层参数预测方法 被引量：1
17
作者 胡睿 李勇 +1 位作者 刘应天 冯文 《物探化探计算技术》 2025年第3期410-419,共10页
有效的储层参数对于储层表征和储层评价具有重要意义。传统的基于岩心测量或岩石物理建模的方法或成本昂贵或效率低下,现有的基于循环神经网络的方法无法很好捕捉序列中的全局依赖关系。笔者从实际测井资料出发,建立了一套可靠、低成本... 有效的储层参数对于储层表征和储层评价具有重要意义。传统的基于岩心测量或岩石物理建模的方法或成本昂贵或效率低下,现有的基于循环神经网络的方法无法很好捕捉序列中的全局依赖关系。笔者从实际测井资料出发,建立了一套可靠、低成本、对测井数据全局特征敏感的储层参数预测方法。该方法是一种基于CNN、LSTM和Transformer编码器的混合深度学习模型,称为CL-Trans模型。CL-Trans模型首先使用一维卷积层从测井数据中挖掘潜在初级特征,然后利用多个LSTM层建立测井资料与储层参数之间的非线性关系,最后应用于具有自注意力机制的Transformer编码器中,进一步提取测井数据的全局特征。我们将该网络应用于某区域测井数据并预测孔隙度和渗透率,在与随机森林RF、LSTM和CNN-LSTM模型相比时,显示出更准确和更稳定的储层参数预测结果。 展开更多
关键词 机器学习 Transformer编码器 地球物理测井 储层参数预测
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基于粒子群优化Transformer模型的声波测井曲线重构方法
18
作者 王国豪 闫建平 +3 位作者 邱小雪 廖茂杰 杨杨 闫华 《测井技术》 2025年第6期857-867,共11页
声波测井曲线(AC)对评价地层物性及岩石力学特性具有重要作用,但在实际测井过程中,由于设备故障或复杂工况等,存在测井曲线缺失或严重失真等问题,开展声波测井曲线有效重构的研究很有必要。采用基于岩石物理模型与相关性分析(皮尔逊、... 声波测井曲线(AC)对评价地层物性及岩石力学特性具有重要作用,但在实际测井过程中,由于设备故障或复杂工况等,存在测井曲线缺失或严重失真等问题,开展声波测井曲线有效重构的研究很有必要。采用基于岩石物理模型与相关性分析(皮尔逊、斯皮尔曼系数)的方法,优选自然伽马(GR)、深侧向电阻率(R_(LLD))、补偿中子(CNL)为声波测井曲线重构敏感变量,再利用深度学习Transformer模型,通过多头注意力机制与自回归结构提取多曲线变量间的时空相关性,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,对模型超参数(如学习率、注意力头数和隐藏层维度)进行全局搜索和调优,提高模型的预测精度和稳定性,以精准预测缺失/失真的声波测井曲线。将该模型与多元回归、全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FNN)模型的声波测井曲线重构效果进行对比实验。研究结果表明:①基于曲线相关度与岩石物理模型分析,明确自然伽马、深侧向电阻率、补偿中子为声波测井曲线重构的最优敏感变量,声波测井与补偿中子的皮尔逊相关系数达0.88,与自然伽马、深侧向电阻率的斯皮尔曼相关系数绝对值均大于0.60,有效保障输入数据有效性;②Transformer模型能准确捕捉测井变量间复杂非线性关系,使用PSO算法可进一步提升模型预测能力,形成了基于粒子群优化Transformer模型(PSO-Transformer)的声波测井曲线重构方法;③对比实验显示,PSO-Transformer模型重构效果最优,相对误差控制在5%以内,A1井测试集均方误差为10.9140、平均相对误差为0.0288、决定系数为0.9016,均优于多元回归模型(均方误差19.8057、平均相对误差0.0643、决定系数0.8237)与FNN模型(均方误差16.4036、平均相对误差0.0385、决定系数0.8578),且能较好保持与原声波测井曲线的一致性;④该模型适用于复杂地质条件下的声波曲线重构,但扩径严重井段需结合区域地质条件进行校正。结论认为,PSO-Transformer模型可高效、精准重构缺失或失真的AC曲线,其性能优于传统多元回归与FNN模型,能为复杂地质条件下的地层评价及地质工程一体化应用提供可靠测井数据保障。 展开更多
关键词 曲线重构 声波测井 Transformer模型 粒子群优化算法 地质工程一体化 深度学习
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基于小波变换与CMT架构融合的地层智能划分与对比研究
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作者 张刚 王俊辉 +3 位作者 惠鑫 安山 彭强强 万磊 《测井技术》 2025年第6期879-889,共11页
为了解决传统地层对比方法依赖人工识别标志层与沉积旋回、存在工作量大、对比精度不高及结果不确定性强的问题,提升测井曲线自动分层的精度与效率,采用融合小波变换与CMT(CNN Meet Transformer)架构的地层自动划分与对比方法,以富县大... 为了解决传统地层对比方法依赖人工识别标志层与沉积旋回、存在工作量大、对比精度不高及结果不确定性强的问题,提升测井曲线自动分层的精度与效率,采用融合小波变换与CMT(CNN Meet Transformer)架构的地层自动划分与对比方法,以富县大东沟区块长7、长8段为研究对象,对自然伽马测井曲线进行5层小波分解提取近似分量与细节分量,联合自然伽马、声波时差曲线作为多通道输入,通过CNN(Convolutional Neural Network)模型提取局部地层特征、Transformer模块建模全局层序依赖,分特征提取、训练、预测这3个阶段实现自动分层,并设计不同训练数据规模(60%、40%、20%)实验与多模型(SegNet、CNN、Transformer)对比实验。研究结果表明:①60%训练数据时,模型平均准确率达0.8825,预测小层边界与实际边界深度平均绝对误差为2.4324 m;40%训练数据时,平均准确率仍保持0.8550,平均绝对误差为3.1240 m;20%训练数据时,精度显著下降(平均准确率0.8212、平均绝对误差为3.8861 m)。②引入小波变换特征后,CMT模型平均准确率从0.8169提升至0.8508,平均绝对误差从3.9652 m降至3.0127 m。③在40%训练数据条件下,CMT模型平均准确率显著优于SegNet、CNN及Transformer,尤其在薄层识别与样本不均衡场景下表现更优。④40%训练数据量已能满足工程应用可行性,可减少人力及物力消耗。结论认为,融合小波变换的CMT架构有效克服了传统分层方法主观性强、效率低的局限,小波变换提升了模型对地质旋回与层序界面的识别能力,CMT架构充分结合CNN模型局部特征提取与Transformer模块全局建模优势,为地层对比与储层建模提供了智能化、精细化技术路径。 展开更多
关键词 CMT(CNN Meet Transformer) 地层智能划分 地层对比 测井曲线 小波变换 自动分层 自然伽马 沉积旋回
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基于随机共振的震电测井信号检测方法
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作者 马珊珊 李伟勤 +2 位作者 杨沼翔 尹李 张国辉 《石油钻探技术》 北大核心 2025年第4期142-149,共8页
为了克服传统随机共振方法在高频信号处理中的局限性,引入相位轨迹时间尺度变换改进非线性双稳态随机共振系统动态方程,通过数值仿真和电路设计提升系统的实用性,开展了数值仿真模型和电路输出信号的时域和频域波形分析。以输出信噪比... 为了克服传统随机共振方法在高频信号处理中的局限性,引入相位轨迹时间尺度变换改进非线性双稳态随机共振系统动态方程,通过数值仿真和电路设计提升系统的实用性,开展了数值仿真模型和电路输出信号的时域和频域波形分析。以输出信噪比为评价函数,采用遗传算法对系统参数寻优,以获得最优输出,构造基于相位轨迹时间尺度变换的双稳态随机共振系统,并将该系统应用于震电测井信号中。研究结果表明,随机共振系统输出信号的信噪比提升了23.5642 dB,输出信号特征频率处的幅值是传统线性滤波的44倍。基于相位轨迹时间尺度变换的双稳态随机共振系统能够直接处理高频震电测井信号,削弱信号中的噪声,显著提升信号的清晰度和质量。该系统可突破小参数局限性,实现对震电测井的成功检测,为复杂环境下油井特征微弱信号的提取提供了新的方法。 展开更多
关键词 随机共振 震电测井 相位轨迹时间 尺度变换 遗传算法
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