一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称；根据所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差；基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型；获得待识别孔内第二预设深度位置对应的第二图片数据和第二波形数据，根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。设深度位置对应的第二地层岩性名称。设深度位置对应的第二地层岩性名称。

【技术实现步骤摘要】
一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及地质勘察
，尤其涉及一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在现有的工程地质勘探中，为查清地基的结构、岩性与物理力学参数等，在地表工程地质调绘的基础上，展开工程地质钻探，利用工程地质钻机向地下钻孔，提取岩样或岩芯，选取代表性土样或岩样进行室内测试化验，必要时进行孔内标贯或动探、地球物理勘探等原位测试，现场进行岩性辨识，划分地层结构，目前，钻探过程中许多与地层参数有关的信息主要由钻探记录员定性描述并记录形成钻探原始记录表，并借助钻探取出的岩芯进行地层划分，准确度不高(溶洞记录不准确、软硬夹层漏记、土岩界面不准确)，尤其在复杂成因的第四系地层、第三系软岩、软硬互(夹)层岩层、断层破碎带等复杂地层，囿于钻探技术的局限性，无法保证地层划分的质量。
[0003]同时，工程地质勘探中，已有孔内光学成像、声波测试、电阻率成像等多种岩土测试设备和方法，可以获取孔内岩土成像、岩土物理力学参数等，并用于岩芯描述、地层划分等，但是，每种测试方法提供的成果维度不一，且单种测试方法单独数据解释，导致地层划分质量提高有限。而针对该问题，目前尚无有效解决方案。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例期望提供一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法、装置、设备和存储介质。
[0005]本专利技术实施例的技术实施例是这样实现的：
[0006]本专利技术实施例提供一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法，所述方法包括：
[0007]获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称；
[0008]根据所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差；
[0009]基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型；
[0010]获得待识别孔内第二预设深度位置对应的第二图片数据和第二波形数据，根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。
[0011]在上述方案中，所述获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称，包括：
[0012]获得所述孔内第一预设深度位置对应的多条波形特征曲线、成像图像和第一地层岩性名称；
[0013]对所述成像图像进行灰度化处理，确定所述成像图像对应的所述第一图片数据；
[0014]对所述多条波形特征曲线进行预设处理，确定所述多条波形特征曲线对应的所述第一波形数据；所述第一图片数据的维度与所述第一波形数据的维度不相同。
[0015]在上述方案中，所述对所述多条波形特征曲线进行预设处理，确定所述多条波形特征曲线对应的所述第一波形数据，包括：
[0016]将所述多条波形特征曲线依次串联，获得所述多条波形特征曲线对应的一维数据；
[0017]对所述一维数据进行归一化处理，确定所述一维数据对应的第一波形数据。
[0018]在上述方案中，所述根据所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差，包括：
[0019]根据所述第一图片数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一图片数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第一判别误差；
[0020]根据所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一波形数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第二判别误差；
[0021]根据所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差。
[0022]在上述方案中，所述根据所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差，包括：
[0023]获得第一权重系数和第二权重系数；所述第一权重系数表征所述第一图片数据对所述第一地层岩性名称的影响程度；所述第二权重系数表征所述第一波形数据对所述第一地层岩性名称的影响程度；
[0024]基于所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差。
[0025]在上述方案中，所述基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型，包括：
[0026]基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称优化初始神经网络模型；
[0027]将优化后的初始神经网络模型称为神经网络模型。
[0028]在上述方案中，所述根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称，包括：
[0029]根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的岩性类型概率值；
[0030]基于所述岩性类型概率值确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。
[0031]本专利技术实施例提供一种孔内数据联合误差损失的地层划分装置，所述装置包括：获得单元、第一确定单元、建立单元和第二确定单元，其中：
[0032]所述获得单元，用于获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称；
[0033]所述第一确定单元，用于根据所述获得单元获得的所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差；
[0034]所述建立单元，用于基于所述第一确定单元确定的所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型；
[0035]所述第二确定单元，用于获得待识别孔内第二预设深度位置对应的第二图片数据和第二波形数据，根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述建立单元获得的所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。
[0036]在上述方案中，所述获得单元，还用于获得所述孔内第一预设深度位置对应的多条波形特征曲线、成像图像和第一地层岩性名称；对所述成像图像进行灰度化处理，确定所述成像图像对应的所述第一图片数据；对所述多条波形特征曲线进行预设处理，确定所述多条波形特征曲线对应的所述第一波形数据；所述第一图片数据的维度与所述第一波形数据的维度不相同。
[0037]在上述方案中，所述获得单元，还用于将所述多条波形特征曲线依次串联，获得所述多条波形特征曲线对应的一维数据；对所述一维数据进行归一化处理，确定所述一维数据对应的第一波形数据。
[0038]在上述方案中，所述第一确定单元，还用于根据所述第一图片数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一图片数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第一判别误差；根据所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一波形数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种孔内数据联合误差损失的地层划分方法，其特征在于，所述方法包括：获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称；根据所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差；基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型；获得待识别孔内第二预设深度位置对应的第二图片数据和第二波形数据，根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述孔内第一预设深度位置对应的第一图片数据、第一波形数据和第一地层岩性名称，包括：获得所述孔内第一预设深度位置对应的多条波形特征曲线、成像图像和第一地层岩性名称；对所述成像图像进行灰度化处理，确定所述成像图像对应的所述第一图片数据；对所述多条波形特征曲线进行预设处理，确定所述多条波形特征曲线对应的所述第一波形数据；所述第一图片数据的维度与所述第一波形数据的维度不相同。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多条波形特征曲线进行预设处理，确定所述多条波形特征曲线对应的所述第一波形数据，包括：将所述多条波形特征曲线依次串联，获得所述多条波形特征曲线对应的一维数据；对所述一维数据进行归一化处理，确定所述一维数据对应的第一波形数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图片数据、所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差，包括：根据所述第一图片数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一图片数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第一判别误差；根据所述第一波形数据和所述第一地层岩性名称获得所述第一波形数据对所述孔内第一预设深度位置的地层的第二判别误差；根据所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差，包括：获得第一权重系数和第二权重系数；所述第一权重系数表征所述第一图片数据对所述第一地层岩性名称的影响程度；所述第二权重系数表征所述第一波形数据对所述第一地层岩性名称的影响程度；基于所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第一判别误差和所述第二判别误差确定表征所述孔内数据联合误差损失的判别误差。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称进行学习训练，建立神经网络模型，包括：基于所述判别误差和所述第一地层岩性名称优化初始神经网络模型；将优化后的初始神经网络模型称为神经网络模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称，包括：根据所述第二图片数据、所述第二波形数据和所述神经网络模型确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的岩性类型概率值；基于所述岩性类型概率值确定所述待识别孔内所述第二预设深度位置对应的第二地层岩性名称。8.一种孔内数据联合误差损失的地层...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕小宁，郭建湖，刘铁，孙红林，廖进星，张占荣，石碧波，张凯翔，刘庆辉，王卫国，谢百义，李慈航，李萍，冯光胜，张曦，程昊，
申请(专利权)人：中铁第四勘察设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：