一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法技术

本发明专利技术涉及地质分析技术，其公开了一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，提高地质体模型预测的科学性和准确性，并提升地质分析过程的可解释性。本发明专利技术方案中，首先将地质属性数据与地质坐标数据的特征向量进行拼接，获得融合特征向量，接着同时考虑空间局部性和方向性，对融合特征向量进行地构多头注意力计算，获得注意力特征序列；然后对输入地质图提取多尺度特征，并基于断层约束构建跨断层权重掩码矩阵，通过融合获得综合特征；采用包含预测损失与断层不可穿透性约束项的联合损失函数计算损失值，通过反向传播算法更新模型参数，完成模型的训练；最后绘制注意力热力图进行可视化展示，并与三维地质模型叠加。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质分析技术，具体涉及一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法。

技术介绍

1、在地质勘探与资源开发领域，准确预测地质体的分布和结构至关重要。传统的地质体预测方法主要依赖于地质专家的经验和简单的数学模型，这些方法往往难以处理复杂的地质数据和多变的地质构造，预测精度较低。

2、随着深度学习技术的发展，基于神经网络的方法逐渐应用于地质数据处理。然而，现有的深度学习模型在地质领域的应用中仍面临着可解释性差、领域知识融合不足等问题，具体表现为：

3、黑箱特性：神经网络的决策逻辑缺乏透明性，地质工程师难以验证模型是否符合地质规律（如断层切割关系），以此生成的结果与地质本底规律关联性差。

4、地质业务一致性弱：单纯依赖数据驱动可能生成违背地质原理的结构（如地层倒转）。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是：提出一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，提高地质体模型预测的科学性和准确性，并提升地质分析过程的可解释性。

2、本专利技术解决上述技术问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

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3.如权利要求1所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

5.如权利要求1所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

3.如权利要求1所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

5.如权利要求1所述的一种融合地质规则的多头注意力模型训练方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：肖华波，肖枫，石伟明，刘仕勇，黄音昊，张涵，林浩东，李崇标，
申请(专利权)人：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：