一种附加地层单位划分的深度学习测井岩性识别方法

本发明公开了一种附加地层单位划分的深度学习测井岩性识别方法，包括钻孔数据训练集预处理、地层单元划分、依据地层相似性进行钻孔分类、岩性识别模型构建和岩性识别。本发明通过SDCN对每口钻孔进行地层单元划分，再基于钻孔中所包含的地层类型组合对钻孔进行分类，该策略使模型训练针对不同地层背景分别建立子模型，从而在地质结构复杂、岩性变化剧烈的区域也能保持良好的识别效果，显著提升整体识别精度；SDCN结合自编码器与图卷积神经网络，兼顾测井数据的特征表达与点间结构关系，通过自监督机制优化聚类结果，实现地层划分的自动化、精准化，为后续岩性识别提供了更高质量的结构化输入。