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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于大模型微调的测井数据解释方法、装置、设备及存储介质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：CN120430421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510927227.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大模型微调的测井数据解释方法、装置、设备及存储介质是由徐朝晖;彭强强;曹倩雯;翟司浔;赵艺;赵伊晨设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型微调的测井数据解释方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请在计算机技术领域，公开了基于大模型微调的测井数据解释方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将微调模块的门控选择单元接入地球物理测井大模型以得到场景大模型；获取目标环境中面向测井解释的标签数据集；利用门控选择单元从微调模块的分类子网络和回归子网络中动态确定与标签数据集匹配的子网络，并对场景大模型进行微调，以适配多种测井解释任务；获取目标环境对应的待解释测井数据，利用微调后的场景大模型对待解释测井数据进行解释处理，得到多种测井解释任务对应的至少一种测井解释内容。本申请可以高效处理多种测井解释任务，无需针对不同测井解释任务构建独立模型，数据特征复用率高，复杂场景泛化能力更高。

本发明授权基于大模型微调的测井数据解释方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型微调的测井数据解释方法，其特征在于，包括： 将微调模块的门控选择单元接入地球物理测井大模型以得到场景大模型； 获取目标环境中面向测井解释的标签数据集；标签数据集具有解释标签，解释标签包括地层岩性、孔隙度、渗透率、含油性及地层结构中的至少一种； 利用所述门控选择单元从所述微调模块的分类子网络和回归子网络中动态确定与所述标签数据集匹配的子网络，并对所述场景大模型进行微调，以通过多任务联合训练适配多种测井解释任务；所述微调模块包括微调模块1、对应卷积神经网络和全局平均池化结构；微调模块2、对应双向长短期记忆网络和广义线性模型回归层，其中，微调模块1面向分类任务；微调模块2面向回归任务；所述微调模块包括多个解码器，不同的解码器对应不同类型的测井解释任务；所述测井解释任务类型包括分类任务和回归任务； 获取所述目标环境对应的待解释测井数据，利用微调后的场景大模型对所述待解释测井数据进行解释处理，得到多种测井解释任务对应的至少一种测井解释内容；其中，所述测井解释内容对应目标井点的地层岩性、孔隙度、渗透率、含油性及地层结构中的至少一种信息； 其中，利用所述门控选择单元从所述微调模块的分类子网络和回归子网络中动态确定与所述标签数据集匹配的子网络，包括： 利用所述地球物理测井大模型，提取所述标签数据集的数据特征，并将所述数据特征输入给所述门控选择单元； 若所述数据特征符合离散分类模型，利用所述门控选择单元激活所述分类子网络； 若所述数据特征符合连续回归模式，利用所述门控选择单元激活所述回归子网络； 其中，利用所述门控选择单元激活所述分类子网络，包括： 利用所述门控选择单元将第一权重赋予所述分类子网络，将第二权重赋予所述回归子网络，以激活所述分类子网络；其中，所述第一权重高于所述第二权重； 其中，将微调模块的门控选择单元接入地球物理测井大模型以得到场景大模型之前，还包括： 在所述地球物理测井大模型的目标投影层注入低秩参数矩阵，以通过所述低秩参数矩阵分解实现参数隔离更新； 其中，获取所述目标环境对应的待解释测井数据，利用微调后的场景大模型对所述待解释测井数据进行解释处理，得到多种测井解释任务对应的至少一种测井解释内容，包括： 获取所述目标环境中目标井点的实测数据； 对所述实测数据进行序列化处理，得到所述待解释测井数据； 将所述待解释测井数据输入至微调后的场景大模型进行解释处理，得到测井解释内容。

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