知识图谱引导的缝洞体智能识别技术

溶洞在地震剖面上呈现“串珠”状反射特征,其空间分布受裂缝网络控制形成复杂缝洞系统,传统方法受限于储层结构模糊性和样本稀缺性而难以精准识别。为此,提出了知识图谱引导的裂缝和溶洞耦合建模智能识别技术,通过将地质拓扑关系编码为邻接矩阵约束项,实现了地质先验知识与深度学习的融合。该方法将正演模拟标签数据体与专家标注数据体相结合,构建多任务学习框架,利用知识图谱表征断裂与溶洞的连通关系,并设计地质可解释性损失函数动态修正模型优化路径。在塔里木盆地奥陶系良里塔格组的应用中,大幅减少了人工解释工作量,显著提升了缝洞体边界识别的精度,为强非均质性碳酸盐岩储层预测提供了知识驱动与数据驱动融合的新的解决方案。