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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116151368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310258341.8，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法是由陈炳阳;张卫山;曹绍华;张明利;张宝宇设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法，主要涉及人工智能、机器学习，石油勘探领域。主要步骤包含：根据油田实际情况，设计两种案例，分别借助邻近区块和较远区块样本来解决目标区块样本不足的问题；设计掩码注意力机制，以避免非储层的干扰，同时学习储层与非储层的关系，提高模型的特征提取能力；设计元迁移学习策略，在迁移学习中借助元学习实现参数快速寻优，提高模型的收敛速度；在元迁移学习中设计价值感知模块，使模型关注困难任务，以学习有价值的迁移知识，避免因区块间地质差异造成的负向迁移。本发明针对目标区块数据量有限，难以支持模型训练，借助元迁移学习，评估两种实际案例下的储层分类效果，并对元迁移学习方法进行优化，有效的解决了储层分类中的小样本问题。

本发明授权一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元迁移学习的小样本储层分类方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、根据油田实际情况，设计两种案例，分别借助邻近区块和较远区块样本来解决目标区块样本不足的问题； S2、设计掩码注意力机制，以避免非储层的干扰，同时学习储层与非储层的关系，提高模型的特征提取能力； S3、设计元迁移学习策略，在迁移学习中借助元学习实现参数快速寻优，提高模型的收敛速度； S4、在元迁移学习中设计价值感知模块，使模型关注困难任务，以学习有价值的迁移知识，避免因区块间地质差异造成的负向迁移，其特征在于，在元迁移学习中设计价值感知模块，使模型关注困难任务，以学习有价值的迁移知识，避免因区块间地质差异造成的负向迁移，包括： 元学习在训练中平等对待每个元任务，然而，在实际的储层分类中，学习元任务的难度是不同的，其中准确率或F1分数较低的元任务被定义为困难任务，由于准确率和F1分数的值介于0和1之间，因此使用函数对损失函数进行缩放； 在准确率高的时候是一个很小的值，这将降低相应任务的损失值，相反，在准确率较低时会放大损失，因此，将当前任务的准确率和F1分数引入传统的交叉熵损失，在价值感知模块中动态调整每个基学习器的损失，通过为困难任务分配更大的梯度信息使模型差异化地关注不同任务，以学习有价值的迁移知识并加速模型收敛，从而提高储层分类效果，价值感知损失表示为： 其中、为权重参数，为缩放因子，用于调节模型对困难任务的关注程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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