基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置

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基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置
申请号:CN202510951053
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120430216B
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于机器学习的三维随机地质模型的构建方法及装置。该构建方法包括:构建地质模型区域范围并离散化为n个体素;基于钻孔数据确定的已知体素的标签值及基于立方学习域确定的未知体素的初始标签值,构建初始地质模型;构建每个体素的邻域系统,并设置13个方向的空间约束;基于初始地质模型中每个体素的标签值,根据标签概率预测公式以及粒度系数的更新迭代公式,获取预测结果;基于预测结果,获取每个未知体素的边缘概率和每个未知体素的预测标签值;基于每个未知体素的预测标签值对初始地质模型进行更新,构建三维随机地质模型。采用本发明构建方法构建得到的三维随机地质模型,模拟结果准确,同时能表征地层的不确定性。
技术关键词
标签 邻域系统 协方差矩阵 钻孔 坐标 构建地质模型 度量 信息熵 模块 索引 节点 强度 尺寸 定义 参数 数据