[发明专利]一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法在审
| 申请号： | 202310258341.8 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116151368A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈炳阳;张卫山;曹绍华;张明利;张宝宇 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N3/096 | 分类号： | G06N3/096;G06N3/04;G06F18/241;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法，主要涉及人工智能、机器学习，石油勘探领域。主要步骤包含：根据油田实际情况，设计两种案例，分别借助邻近区块和较远区块样本来解决目标区块样本不足的问题；设计掩码注意力机制，以避免非储层的干扰，同时学习储层与非储层的关系，提高模型的特征提取能力；设计元迁移学习策略，在迁移学习中借助元学习实现参数快速寻优，提高模型的收敛速度；在元迁移学习中设计价值感知模块，使模型关注困难任务，以学习有价值的迁移知识，避免因区块间地质差异造成的负向迁移。本发明针对目标区块数据量有限，难以支持模型训练，借助元迁移学习，评估两种实际案例下的储层分类效果，并对元迁移学习方法进行优化，有效的解决了储层分类中的小样本问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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