【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地球物理，特别涉及一种岩性识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、岩性识别是油气勘探开发中的基础性工作，其核心在于通过岩石物理性质、地球化学特征及沉积结构的综合分析，精确判定地下岩层的组成与分布规律。现有的岩性识别方法有传统方法和深度学习方法。传统岩性识别方法具有主观性强、效率低、分辨率不足、精度差与技术局限等缺点。而现有的深度学习（dl）方法虽然能够提升效率，但在复杂地质条件下，因其适应性较差导致识别精度受限。
2、因此，如何提供一种高效率、高精度、高自适应性的岩性识别方法是当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种岩性识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，解决了现有技术中岩性识别自适应差、效率低和精度差的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种岩性识别方法，包括：
3、预先基于kan网络和小波变换构建得到岩性识别模型；所述岩性识别模型的激活函数为小波函数；
...【技术保护点】
1.一种岩性识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，将所述测井数据输入至所述岩性识别模型中，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的岩性识别方法，其特征在于，将所述映射结果输入至所述岩性识别模型中堆叠的特征提取模块中，得到特征分量，包括：
4.根据权利要求3所述的岩性识别方法，其特征在于，对所述映射结果进行小波分解，得到分解后的各分量，包括：
5.根据权利要求3所述的岩性识别方法，其特征在于，利用可学习激活函数和逆小波变换对所述分解后的各分量进行重建，得到所述特征分量，包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种岩性识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的岩性识别方法，其特征在于，将所述测井数据输入至所述岩性识别模型中，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的岩性识别方法，其特征在于，将所述映射结果输入至所述岩性识别模型中堆叠的特征提取模块中，得到特征分量，包括：
4.根据权利要求3所述的岩性识别方法，其特征在于，对所述映射结果进行小波分解，得到分解后的各分量，包括：
5.根据权利要求3所述的岩性识别方法，其特征在于，利用可学习激活函数和逆小波变换对所述分解后的各分量进行重建，得到所述特征分量，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜福杰，张宇琦，张梓童，陈迪，郑晓薇，胡涛，郭婧，齐振国，闫思雨，丁丹丹，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：
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