(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211513656.4 (22)申请日 2022.11.30 (71)申请人 深圳市峰和数智科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区西乡街 道蚝业社区金港大厦金港中心B座 1711 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 任文生 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种提升模 型性能的方法、 地层岩性预测方 法及相关 设备 (57)摘要 本申请公开了一种提升模型性能的方法、 地 层岩性预测方法及相关设备， 所述提升模型性能 的方法包括： 基于岩层的地球物理特性， 确定各 目标测井曲线之间的逻辑关系集； 基于所述逻辑 关系集及训练样本所在地层的岩性， 对训练样本 进行标注， 得到样本标签， 所述训练样本为地层 的各目标测井曲线的值； 结合基于概率分布度量 的损失函数以及所述逻辑关系集， 构建目标损失 函数； 基于所述训练样本、 所述样本标签及所述 目标损失函数， 对预设的地层岩性预测模型进行 训练， 得到目标地层岩性预测模型。 本申请可 以 降低样本不均衡性对所述地层岩性预测模型性 能的影响， 提高了所述地层岩性预测模型预测的 准确性， 并且提高了所述地层岩性预测模型的可 解释性。 权利要求书3页 说明书16页 附图3页 CN 115545357 A 2022.12.30 CN 115545357 A 1.一种提升模型性能的方法， 其特 征在于， 包括： 基于岩层的地球物理特性， 确定各目标测井曲线之间的逻辑关系集； 基于所述逻辑关系集及训练样本所在地层的岩性， 对训练样本进行标注， 得到样本标 签， 所述训练样本为 地层的各目标测井曲线的值； 结合基于概 率分布度量的损失函数以及所述逻辑关系集， 构建目标损失函数； 基于所述训练样本、 所述样本标签及所述目标损 失函数， 对预设的地层岩性预测模型 进行训练， 得到目标地层岩性预测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于岩层的地球物理特性， 确定各目标测 井曲线之间的逻辑关系集的过程， 包括： 基于煤的物理特性， 得到第一逻辑关系： 如果 ， 那么地层岩性 为煤； 基于硬石膏的物理特性， 得到第二逻辑关系： 如果 ， 或 ， 那么地层岩 性为硬石膏； 基于页岩的物理特性， 得到第三逻辑关系： 如果 ， 那么地层岩性 为页岩； 其中， 及 为预设的密度值， 为预设的中子孔隙度， 为预设的伽马曲线读数。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述逻辑关系集及训练样本所在地层 的岩性， 对训练样本进行 标注， 得到样本标签的过程， 包括： 基于所述逻辑关系集， 得到第一扩展标签项： 、 第二扩展标签项： 、 第三扩展标签项： 以及第四扩展标签项： ； 若训练样本所在地层的岩性为页岩， 将所述训练样本的岩性标记为页岩， 将所述训练 样本的第一扩展标签项标记为1， 将所述训练样本的第二扩展标签项标记为0， 将所述训练 样本的第三扩展标签项标记为0， 将所述训练样本的第四扩展标签项标记为0； 若训练样本所在地层的岩性为煤， 将所述训练样本的岩性标记为煤， 将所述训练样本 的第一扩展标签项标记为0， 将所述训练样本的第二扩展标签项标记为1， 将所述训练样本 的第三扩展标签项标记为0， 将所述训练样本的第四扩展标签项标记为0； 若训练样本所在地层的岩性为硬石膏， 将所述训练样本的岩性标记为硬石膏， 将所述 训练样本的第一扩展标签项标记为0， 将所述训练样本的第二扩展标签项标记为0， 将所述 训练样本的第三扩展标签项标记为1， 将所述训练样本的第四扩展标签项标记为1； 若训练样本所在地层的岩性为除了煤、 硬石膏以及页岩以外的其他岩性， 将所述训练 样本的岩性标记为相应的岩性， 将所述训练样 本的第一扩展标签项标记为0， 将所述训练样 本的第二扩展标签项标记为0， 将所述训练样本的第三扩展标签项标记为0， 将所述训练样 本的第四扩展标签项标记为0； 其中， 由训练样本的岩性及各扩展标签项构成样本标签。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于概率分布度量的损失函数为二值 交叉熵函数； 结合基于概率分布度量的损失函数以及所述逻辑关系集， 构建目标损失函数 的过程， 包括： 基于所述逻辑关系集， 构建多个约束项， 所述约束项用于约束训练样本的岩性及各目 标测井曲线的值；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115545357 A 2利用乘积三角范 数Product  T‑norm将每一约束 项转化为损失函数项； 结合二值交叉熵函数及各损失函数项， 构建目标损失函数。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述多个约束 项包括： 第一约束 项： ； 第二约束 项： ； 第三约束 项： ； 第四约束 项： 以及 第五约束 项： ； 其中， 、 和 分别表示岩性为煤、 硬石膏和页岩的概率， 、 和 分别表示密度 小于或等于 、 密度 大于或等于 、 中子孔隙度 小于或等于 的概率， 表示岩性 为第i类岩性的概 率。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 利用乘积三角范数Product  T‑norm将每一 约束项转化为损失函数项的过程， 包括： 将所述第一约束 项转换为第一损失函数项： ； 将所述第二约束 项转换为第二损失函数项： ； 将所述第三约束 项转换为第三损失函数项： ； 将所述第四约束 项转换为第四损失函数项： ； 将所述第五约束 项转换为第五损失函数项： 。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 结合二值交叉熵函数及各损 失函数项， 构 建目标损失函数的过程， 包括： 将下述方程式确定为目标损失函数：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115545357 A 3