一种基于多模型融合的超深层储层智能识别方法及系统

本发明涉及超深层油气勘探开发技术领域，具体涉及一种基于多模型融合的超深层储层智能识别方法及系统，所述方法包括：获取超深层储层的多个测井参数数据，进行预处理，然后划分为训练集和测试集；分别训练LightGBM、XGBoost、CatBoost三个基学习器；对于三个基学习器优化确定超参数，分别输出一个4维类别概率向量；构建并训练自适应权重融合网络，优化确定超参数，动态调整权重和偏置项，输出融合后的类别概率；超深层储层识别。本发明整体识别准确率达到97.01%，在10%高斯噪声下准确率仍保持在94.8%，跨储层类型识别准确率≥93.87%，泛化能力优于现有技术。