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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院

摘要：本发明提供一种岩性预测方法，包括以下步骤：1）构造已有测井数据的标注样本集合，2）系统初始化，3）生成中间权重矩阵，4）计算最优输出权重矩阵，5）计算加权系数，6）判断是否结束训练，7）预测新井的岩性。本发明实施例模型参数是解析的，因此具有极高的运行效率，引入多重中间输出矩阵与自动寻优算法，保证模型具有较高的泛化性能。

主权项：1.一种岩性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构造已有测井数据的标注样本集合：获取已有测井数据，每个深度上的所有测井值组成一个特征向量，即样本，所述测井值包括自然伽马、自然电位、井径、声波时差、密度、补偿中子、深侧向电阻率及浅侧向电阻率；一个样本表达为x∈Rd×1，其中R表示实数域，d为样本维度；已有测井数据构成的样本集合为其中n为该集合的样本总数；为已有测井样本集合标注岩性，为打上岩性标签yi为xi对应的岩性标签，yi∈R1×c为岩性的独热编码，c为岩性种类总数；表示第1至第c种岩性；步骤2、系统初始化，设置中间层节点数z0为一个正整数，设置加权系数其中m＝1,2,…,M且M为加权系数总数；设置模型复杂度系数λ0，设置加权平衡系数γ0，设置加权调整系数τ0，设置最大迭代次数K0为一个正整数；步骤3、生成M个不同的中间权重矩阵Λm∈Rn×z，生成M个不同的输入权重向量集合且与输入偏置集合且bm∈R；进而生成M个不同的中间权重矩阵Λm，方法如下：Λm＝[αmx1；αmx2；…；αmxn]，其中，[αmx1；αmx2；…；αmxn]表示将αmx1,αmx2,…,αmxn垂直组合，αmx∈R1×z为样本x对应的第m个中间权重向量，其中φ为激活函数；步骤4、计算m＝1,2,…,M时最优输出权重矩阵Ωm∈Rz×c，具体如下： 其中，为适维单位阵，Y＝[y1；y2；…；yn]为标注矩阵；步骤5、计算m＝1,2,…,M时加权系数θm∈R，具体如下：步骤501、令i＝1；步骤502、令j＝i+1；步骤503、令其中，为F范数；如果Θ0，则令θi←0且θj←θi+θj；否则，即Θ0，则令θi←Θ且θj←θi+θj-Θ；步骤504、令j←j+1，如果j≤M，则跳至步骤503，否则跳至步骤505；步骤505、令i←i+1，如果i≤M-1，则跳至步骤502，否则跳至步骤6；步骤6、判断是否结束训练：令k←k+1，如果k≤K，则跳至步骤4，否则跳至步骤7；步骤7、预测新井的岩性，将新的测井数据组成样本集合，计算 其中，为新的样本集合中的一个样本，为的预测结果，取中的最大值的索引号即为对应岩性序号，进而得到新的测井的岩性分布。

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