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公开（公告）号CN123012818A | 申请号CN202611158900.8 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人长江大学 |
分类号G06F18/2431(2023.01), E21B47/00(2012.01), G06F18/2415(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06N5/01(2023.01), G06N20/20(2019.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0475(2023.01), G06N3/094(2023.01) | 申请日2026-07-31 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661723423500009 | 源数据页码1638 |
专利语言zh | ||
本发明涉及一种用于识别页岩层理缝的MS‑BFI框架及层理缝识别的方法，条件生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器基于条件信息和随机噪声生成模拟各种测井数据平衡分布的伪样本数据，判别器用于对伪样本数据的真实概率进行判别；条件信息为先验约束信息；孤立森林模型用于剔除伪样本数据中的异常数据；混合分类器基于包含测井数据的样本数据集及伪样本数据的混合数据集进行训练，输出层理缝的分类结果；CGAN负责生成样本，以扩充少数族裔样本、提升生成数据质量，从而解决分布不均与多样性不足的问题；基于iForest算法设计噪声滤波方案，以提高生成样本的可靠性；能够对分布不平衡的测井数据实现层理缝的多步骤准确预测。
附图 1