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（1）阵列声波测井数据集构建与数据增强策略

水力压裂技术是开发致密油气藏不可或缺的关键工程手段，通过向储层注入高压流体在岩石中产生人工裂缝，从而大幅提高油气的渗流能力和产量。压裂效果的准确评价对于后续的油气生产管理、井位优化布置和压裂工艺改进等具有重要的指导意义。目前，基于声波测井的压裂效果评价方法在工业界得到了广泛应用，主要包括反射波成像技术和正交偶极各向异性分析等，这些方法通过分析声波在地层中的传播特性来推断压裂缝的存在和发育程度。然而，现有的数据处理方法在很大程度上依赖于处理参数的人工选取，不同的参数设置可能导致显著不同的解释结果，易受到人为主观因素的影响，而且需要投入大量的人力和时间成本进行数据的手动处理和分析。针对这些问题，本研究提出了一种基于深度学习的致密储集层压裂效果评价方法，旨在实现压裂效果的自动化和客观化评价。在开展深度学习研究之前，首要解决的问题是训练数据的获取。阵列声波测井数据具有采集成本高、标注困难等特点，实际收集到的有效样本数量十分有限，难以直接满足深度学习模型对大规模训练数据的需求。针对这一数据稀缺问题，本研究采用了无监督数据增强的方法对原始数据集进行扩充。具体而言，本研究对经典的生成对抗网络进行了改进，针对阵列声波测井信号的特点对生成器和判别器的网络结构进行了优化设计，使其能够更好地学习和模拟真实声波信号的统计分布特性。改进后的生成对抗网络在训练过程中逐步学习到真实数据的潜在分布规律，能够生成与真实数据具有相似特征的合成样本。经过数据扩充，本研究共获得了1000条生成对抗样本，其中压裂效果良好的正样本和压裂效果不佳的负样本各500条，显著扩大了训练数据的规模。通过对比实验验证，数据扩充策略的引入使得深度学习模型的性能得到了显著提升，证明了生成对抗网络能够较好地学习真实声波测井信号的分布特征，生成的合成数据对于模型训练具有积极的促进作用。

（2）深度残差网络与注意力机制的融合模型构建

阵列声波测井信号具有输入维度相对较小但波形形态复杂且包含一定噪声的特点，这使得常规的浅层神经网络难以充分学习到数据中蕴含的有效特征模式，而深层网络虽然理论上具有更强的特征表达能力，但在训练过程中容易出现梯度消失或梯度爆炸等问题，导致优化困难。针对这些技术挑战，本研究选择以残差网络和密集连接网络作为基础架构来构建压裂效果评价模型。残差网络通过引入跳跃连接使得网络可以设计得更深，其核心思想是让网络学习输入与输出之间的残差映射而非直接映射，这种设计有效缓解了深层网络的训练困难，使得梯度能够顺畅地在网络中反向传播。密集连接网络则采用了更加紧密的层间连接方式，每一层的输入包含了所有前序层的输出特征，这种密集连接机制赋予了网络强大的特征重用能力，能够以较少的参数量获得优异的特征提取效果。为了进一步增强网络对关键特征的敏感度，本研究还引入了通道注意力模块对上述基础网络进行增强。注意力模块能够自适应地学习不同特征通道的重要性权重，对于与压裂效果评价高度相关的特征通道给予更大的权重，而对相关性较弱或包含噪声的通道进行抑制，从而提高了模型的判别能力和抗干扰能力。本研究构建了三种不同配置的深度学习模型，分别是融合了注意力模块的残差网络、标准残差网络和密集连接网络，并在扩充后的数据集上进行了系统的训练和评估。在实验过程中，本研究采用控制变量法对各模型的超参数进行了细致的调优，包括不同的梯度下降优化算法、学习率设置和损失函数选择等，分析了模型对这些参数的敏感性特征，为实际应用中的参数配置提供了参考指导。实验结果表明，基于深度学习的致密储集层压裂效果评价方法是切实可行的，其中残差网络的残差连接机制特别适合处理本研究的声波测井数据，取得了较高的评价精度，而融合注意力模块后的模型通过自适应调整特征通道权重，进一步提升了评价的准确性，达到了最优的性能表现。

（3）压裂缝径向延伸长度评价与模型验证

除了对压裂效果进行定性的好坏判断之外，压裂缝的几何参数定量评价同样是压裂工程中的重要内容，其中压裂缝的径向延伸长度即裂缝从井筒向地层中延伸的距离是表征压裂改造体积的关键参数。准确评估压裂缝的延伸长度对于优化压裂设计、评价储层改造效果和指导后续开发部署具有重要价值。为了进一步拓展深度学习方法在压裂效果评价中的应用范围，本研究开展了利用深度学习模型评价压裂缝径向延伸长度的研究。由于获取具有精确压裂缝长度标签的真实测井数据极为困难，本研究采用数值模拟的方法建立水力压裂模型，在计算机中模拟不同压裂缝延伸长度条件下的偶极声波测井响应特征。通过改变模型中压裂缝的径向延伸距离参数，生成了覆盖多种延伸长度等级的模拟声波测井数据集，每条数据都带有明确的延伸长度标签，非常适合用于有监督深度学习模型的训练和验证。基于前述研究确定的有效网络架构，本研究搭建了融合注意力模块的残差网络和标准残差网络两种模型用于压裂缝延伸长度的分类评价。实验结果表明，在模拟数据上，两种网络模型都能够准确地评价压裂缝的径向延伸长度等级，其中融合注意力模块的残差网络由于其增强的特征选择能力，在各个长度等级上都取得了更为精确的评价结果，整体性能优于标准残差网络。

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