测井曲线补全是石油工程与地球物理勘探核心课题,通过多维数据来刻画储层特性参数。但实际作业中因仪器故障、数据传输异常或复杂地质环境等因素,常导致曲线局部缺失,而重测成本高、时效差。因此,测井曲线缺失数据高质量补全成为近年研究重点,深度学习技术为测井曲线补全提供了新范式,基于时间卷积网络的模型可以挖掘多曲线非线性关系、规避传统依赖、增强局部特征的修复能力,但在全局信息获取和长序列特征捕捉上存在局限。基于此,本文提出两种创新算法:基于TCN-Transformer的测井曲线补全算法、基于TCN-Informer的测井曲线补全算法。具体内容如下: (1)设计实现基于时间卷积网络的测井曲线补全算法。先从理论分析随机森林、支持向量回归等传统机器学习模型,以及长短期记忆网络、一维卷积神经网络等深度学习模型特点,然后通过实验对比各模型的测井曲线补全效果。结果表明,时间卷积网络模型性能最优,故选择该模型为后续研究的基础模型。 (2)设计TCN-Transformer模型并研究实现基于该模型的测井曲线补全算法。由于时间卷积网络在获取全局上下文信息方面相对较弱且对于长序列中的全局特征捕捉能力有限,设计构建了 TCN-Transformer模型。该模型结合了时间卷积网络的局部特征提取能力和Transformer的全局依赖建模能力,并与随机森林、时间卷积网络模型、Transformer模型进行对比实验,同时使用多种评价指标对各模型进行评估。结果表明,TCN-Transformer模型的测井曲线补全效果最优。 (3)设计TCN-Informer模型并研究实现基于该模型的测井曲线补全算法。由于Transformer模型在执行测井曲线补全任务时,存在时间复杂度高、内存消耗大、长序列建模能力有限等问题,而Informer模型通过引入自注意力蒸馏和ProbSparse自注意力机制,有效克服了 Transformer模型的缺陷。因此构建了 TCN-Informer模型,该模型融合了时间卷积网络的局部特征提取能力和Informer在全局依赖建模和长依赖关系捕捉方面的高效性。与时间卷积网络模型、TCN-Transformer模型、Informer模型进行对比实验。实验结果表明,TCN-Informer模型在补全精度、拟合效果和资源利用效率方面优势明显,更适合测井曲线补全实际应用。 (4)基于前面章节的研究成果,设计并实现了测井曲线补全系统。实现了数据导入、模型检索、曲线补全、结果可视化等功能。 综上,通过对多种模型的比较研究,本文新提出的基于TCN-Transformer的测井曲线补全算法和基于TCN-Informer的测井曲线补全算法有效提升了测井曲线补全性能,为该领域的研究提供了新思路,可在一定程度上避免重新测井带来的弊端,具有重要的理论意义和实际应用价值,为油气资源的有效开发奠定了坚实基础。