CN117174203A - 用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法。
背景技术
砂岩铀矿是一种重要的核能资源，精确的矿石特性分析对于开采和处理过程至关重要。测井技术是矿石地质特性分析的重要工具，其中测井曲线响应分析在砂岩铀矿领域尤为重要。
现有技术中，基于砂岩铀矿多类型测井曲线的CNN-LSTM（Convolutional NeuralNetwork-Long Short Term Memory，卷积神经网络-长短期记忆）模型，通过对各种测井曲线利用CNN-LSTM模型实现不同类型岩层识别，完成测井曲线响应分析的方法。
但是在利用CNN-LSTM模型进行测井曲线响应分析时，由于砂岩铀矿的不同测井曲线中对不同岩层地质成分的响应程度并不一样，从而使得对不同岩层不同的测井曲线表现出的响应变化不同，而CNN-LSTM模型是将所有测井曲线进行无差别融合分析，而不同测井曲线数据之间会存在相互干扰，且在进行测井曲线分析时无法有效利用与之对应具有高响应强度的测井信息数据，导致对砂岩铀矿的测井曲线响应分析的准确性较低。
发明内容
为了提高用于砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析的准确性，本申请提供一种用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法。
本申请提供用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，采用如下的技术方案，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。
可选的，所述根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度，包括步骤：计算第一向量与第二向量，所述第一向量由多个深度数据中所有的测井曲线值组成，所述第二向量由深度数据中不同砂岩铀矿地质成分占比值组成；根据所述第一向量及第二向量，计算相似性系数，计算公式为：
；
其中，为/>与/>之间的相似性系数，/>为第i条深度数据中第r个测井曲线的值，/>为第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分的占比值，/>为第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分的峰强系数，峰强系数为第二向量中的成分占比值作为概率值计算获得的信息熵值；根据相似性系数，获得相似性系数矩阵；计算所述相似性系数矩阵中多个元素位置的响应程度值；根据所述响应程度值构建响应程度矩阵，所述响应程度矩阵中的多个元素值分别表示不同测井曲线对砂岩铀矿成分的响应程度值。
可选的，计算所述相似性系数矩阵中多个元素位置的响应程度值，包括步骤：获得相似性系数序列，将相似性系数矩阵中元素位置所出现的元素值组成多个相似性系数序列；根据聚类算法，划分所述相似性系数序列为多个类别；计算获取每一类别内相似性系数的均值；根据所有类别的所述均值的最大值，得到元素位置的响应程度值。
可选的，根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型中，优化过的损失函数的表达式为：
；
其中，为优化后的损失函数值，/>为当前训练轮次下神经网络模型对数据集中砂岩铀矿组成成分的预测向量值，/>为当前训练轮次下神经网络模型在数据集中输入数据对应的砂岩铀矿组成成分的标签向量值，/>为钻井的第i个深度数据对应的测井曲线数据序列，/>为钻井的所在地理位置下不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度值。
可选的，损失函数的优化中，使用随机梯度下降法，使神经网络模型通过反馈更新网络权重，使损失函数的数值下降。
可选的，所述测井曲线包括：自然伽马测井曲线、电阻率测井曲线、声波时差测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线及微电阻测井曲线中的至少两种。
本申请具有以下技术效果：
1、通过构建相似性系数，获取测井曲线和不同砂岩铀矿的组成成分之间的变化的相似性，从而获取不同深度下在预测砂岩铀矿的组成成分时不同测井曲线的有效性，进而依据砂岩铀矿岩层连续特征，获取不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，用于CNN-LSTM模型的LOSS函数优化，使得CNN-LSTM模型通过测井曲线进行砂岩铀矿组成成分预测时，能够更加侧重有效的测井曲线，提高砂岩铀矿的测井曲线响应分析在预测砂岩铀矿组成成分的准确度。
2、现有的CNN-LSTM模型在进行响应曲线分析时，完全依赖网络模型自身的学习能力，将所有数据进行无差别融合学习，使得对测井曲线在不同砂岩铀矿成分的不同响应特征难以进行有效利用，则模型对响应曲线的分析效果可能并不理想。为了增强不同测井曲线在利用CNN-LSTM网络模型，进行砂岩铀矿的不同组成成分响应分析的效果，本申请选择通过预先分析不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，进而根据不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，得到不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分利用CNN-LSTM模型进行响应分析时的增强系数。利用增强系数，完成对CNN-LSTM模型的LOSS函数优化，实现对砂岩铀矿的测井曲线响应分析。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
图1是本申请实施例用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法的方法流程图。
图2是本申请实施例用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法中步骤S2的方法流程图。
图3是本申请实施例用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法中步骤S23的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当本申请的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本申请的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
本申请实施例公开用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，为了提高用于砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析的准确性。参照图1，包括步骤S1-步骤S4，具体如下：
S1：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线。
数据准备：
在砂岩铀矿钻井完成后，选择将不同的测井仪器安装到一个钢索上，将钢索放入钻孔。由工作人员操纵钢索将测井仪器慢慢降入井中。在钢索下放过程中通过捆绑在钢索上的测井仪器收集测井数据。
本申请可根据需要进行的测井类型，选择不同的测井仪器。选择不同的测井仪器可以得到不同的测井曲线。本申请测井曲线包括：自然伽马测井曲线、电阻率测井曲线、声波时差测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线及微电阻测井曲线中的至少两种。
自然伽马测井曲线：通过测量地层所发出的伽马射线强度来辨识地层。
电阻率测曲线：通过测量地层对电流的阻抗，即反抗电流通过的能力来区分不同的地层，通常油气的电阻率会比水层或页岩层要高。
声波差测井曲线：通过测量声波通过地层所需的时间（声速），研究地层的物理特性。
中子测井曲线：通过测量中子与地层原子核发生碰撞后的慢化中子数量，评估地层的孔隙度。
密度测井曲线：通过测量地层的电子密感度，推断地层的孔隙度和流体类型。
微电阻测井曲线：通过测量井壁附近地层的电阻率，评价地层的油水饱和度。
测井仪器选择由实施者根据具体实施场景进行选择，其中本申请选择伽马、中子、密度和电阻率等n个测井仪器进行测井曲线获取，进而可得到n个测井曲线。测井曲线的横坐标为钻井深度值，纵坐标为各测井仪器测量值，本申请取n=6，可由实施者根据具体实施场景进行调整。
测量数据随后被编码并通过有线传输的方式将采集数据传送回地面，发送至数据处理中心。收集到的测井数据通过软件进行处理，形成测井曲线，每一种测井方法，例如伽马、密度和电阻率都将生成一条特定的测井曲线。通过软件对测井数据进行处理获取测井曲线有本领域公知内容，本申请不在赘述。
S2：根据测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度。参照图2，步骤S2包括步骤S20-步骤S24，具体如下：
S20：计算第一向量与第二向量，其中，第一向量由多个深度数据中所有的测井曲线值组成，第二向量由深度数据中不同砂岩铀矿地质成分占比值组成。
为了获取不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，获取在利用CNN-LSTM（Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory，卷积神经网络-长短期记忆）模型进行模型训练时的数据集，其中，数据集包括训练集和验证集，本申请选择将数据集按4：1进行验证集和训练集划分，实施者可根据具体实施场景进行比例调整。
在数据集中，某一个钻井的第i条深度数据为第i深度下不同测井曲线数据及对应不同地质组成成分的占比。如果在利用CNN-LSTM模型对第i条深度数据对应的第i深度进行不同地质组成成分响应分析时，输入数据第i-m深度到第i深度对应的不同测井曲线数据为CNN-LSTM的输入，输出一个具有不同地质组成成分占比的向量。m为CNN-LSTM模型的输入长度，可由实施者根据具体实施场景进行调整，本申请取m=30。
为了提高对第i条深度数据所对应不同地质组成成分的预测准确率，本申请选择先获取不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，进而根据不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度，进行CNN-LSTM模型的损失函数优化，提高对第i条深度数据所对应不同地质组成成分的预测准确率。
其中，不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分响应程度的获取过程如下：
获取第i条深度数据对应的所有测井曲线值组成的第一向量，记为，第i条深度数据对应的不同砂岩铀矿组成成分占比所对应的第二向量，记为/>。
第一向量由第i条深度数据对应的所有测井曲线值按照固定的测井曲线顺序排列组成，为一个1*n的向量，n为测井曲线个数。
第二向量由当前第i条深度数据对应的砂岩铀矿组成占比，按照固定的成分类型数据排列组成，为一个1*c的向量，c为砂岩铀矿钻井过程中所有出现的成分类型个数，在中，如果某一岩层地质成分并不存在，则将该地质成分占比值设置为0，并且向量/>中所有元素值的和为1。
S21：根据第一向量和第二向量，计算相似性系数。
在同一个深度下，不同地质类型的占比往往是几个主要组成成分，或者单个的组成成分组成。如果第r个测井曲线对砂岩铀矿组成成分中的第s个地质类型响应程度高，在第r个测井曲线的值相对其他深度下第r个测井曲线的值较高时，应当第s个地质类型的占比也相对其他深度下的第s个地质类型的占比较高。
所以，在第r个测井曲线的值相对其他深度下第r个测井曲线的值较低时，应当第s个地质类型的占比也相对其他深度下的第s个地质类型的占比较低。即当第r个测井曲线值的变化和第s个地质类型占比值的变化越一致，则表示第r个测井曲线对第s个地质类型的响应程度越高。
由于测井曲线单位和对应砂岩铀矿地质成分占比单位不同，进而为了消除量纲差异，采用归一化处理的方法，由于不同响应曲线之间量纲也存在差异，所以选择对所有深度单一测井曲线值进行归一化处理，在归一化处理后的测井数据按照在的相对位置，得到新的第i深度数据下的测井曲线的/>。
由于是为了获取不同测井曲线和不同地质组成响应关系，所以对该钻井数据中不同深度下同一砂岩铀矿地质成分的占比值进行归一化处理，进而通过归一化后砂岩铀矿地质成分的占比数据，得到新的第i深度数据下的不同砂岩铀矿地质成分占比的。
进而获取第i条深度数据中第r个测井曲线的值，和第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分对应的占比值/>。/>与/>之间的相似性系数的计算公式为：
；
其中，为/>与/>之间的相似性系数，/>为第i条深度数据中第r个测井曲线的值，/>为第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分的占比值，/>为第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分的峰强系数。
如果的值越小，则表示第r个测井曲线与第s个地质类型的占比之间的响应程度越高；
如果的值越大，则表示第r个测井曲线与第s个地质类型的占比之间的响应程度越低。
进而利用exp(-x)函数对进行负相关映射，使得/>越小时，越大，/>越大，第i条深度数据中第r个测井曲线的值/>，与第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分对应的占比值/>之间相似性系数越高。
由于不同测井曲线之间可能相互干扰，砂岩铀矿在不同深度下的地质组成成分是较为确定的，如果在第i条深度数据的中，砂岩铀矿的地质组成成分单一，则表示在利用测井曲线进行分析时，相互干扰的可能性就会小。当砂岩铀矿的地质组成成分复杂，则表示在利用测井曲线进行分析时，相互干扰的可能性就会大，此时不同响应曲线对不同砂岩铀矿的地质组成成分响应存在相互影响。所以获取当前第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分对应的峰强系数/>，表示当前第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分组成是否复杂。
由于信息熵能表示数据的混乱程度，而本身为占比数据，所以将/>中各个比值作为元素位置的响应程度值代入信息熵公式中即可得到/>，/>值越大，则表示第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分组成占比值越混乱，并且由于第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分组成占比值的和为1，所以当第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分组成占比值越混乱时，表示存在较高的占比数据值，进而/>的值越大，则在利用测井曲线进行分析时，相互干扰的可能性越小，当前/>越可信。
例如，使三个不同成分的占比分别为1/3，则信息熵=+/>，信息熵=-3.2958；使三个不同成分的占比分别为0.5/3、1/3及1.5/3，则信息熵=/>+/>+/>，信息熵=-3.5835。
S22：根据相似性系数，获得相似性系数矩阵。
在得到第i条深度数据中第r个测井曲线的值，与第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分对应的占比值/>之间相似性系数/>后，则在第i条深度数据中每一个测井曲线的值与任意一种砂岩铀矿地质成分对应的占比值之间存在一个对应的相关系数，记为E，进而得到一个第i条深度数据下对应的子相似性系数矩阵，记为/>。
在中，列表示不同砂岩铀矿地质组成成分，行表示不同测井曲线的数据值，进而为一个n*c的矩阵。n为测井曲线个数，c为砂岩铀矿地质组成成分种类个数。
通过在不同深度下的变化，根据多个/>形成一个矩阵，得到一个稳定的相似性系数矩阵，记为G值矩阵，G值矩阵表示不同测井曲线与砂岩铀矿地质成分之间的初步的响应程度值。在G值矩阵中，单一元素的值越大，表示对应测绘曲线和地质组成成分响应程度越大，并且由于在砂岩铀矿中其地质为分层的特点，进而对于在连续深度下的元素值存在较大值，则表示当前该元素值越能作为测绘曲线和地质组成成分初步的响应程度值。
由于G值矩阵中的值越大表示响应程度越强，但是由于岩层是连续的，如果出现局部深度下出现非连续的较大值，则可能由于受到钻井位置不佳，存在小的岩层干扰，影响对测井曲线响应分析中的初步的响应程度值获取。
S23：计算相似性系数矩阵中多个元素位置的响应程度值。参照图3，步骤S23包括步骤S230-步骤S233，具体如下：
S230：获得相似性系数序列，将相似性系数矩阵中元素位置所出现的元素值组成多个相似性系数序列。
S231：根据聚类算法，划分相似性系数序列为多个类别。
S232：计算获取每一类别内相似性系数的均值。
S233：根据所有类别的均值的最大值，得到元素位置的响应程度值。
具体地，获取不同深度下在对应G值矩阵中第j个元素位置所出现元素值，其中第i深度数据下对应G值矩阵中第j个元素记为。
在所有深度下所对应的G值矩阵中，第j个元素位置所出现的元素值可组成一个G值序列，为相似性系数序列，记为，为了获取在G值序列/>中连续的/>值数据，本申请选择利用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对分类，其中将各个G值序列中的/>值和对应的深度值所组成的二维信息作为DBSCAN聚类算法的输入，通过DBSCAN聚类算法可以将/>近似且深度连续的数据分为一类，其中，DBSCAN聚类算法在分类是其聚类半径为r=1.5，minPts或minport（最小点数）=5，聚类半径和minport均为超参数，可由实施者根据具体实施场景进行调整。
第j个元素位置所出现的元素值所组成的G值序列共被分为H个类别，每一个类被内的/>近似且深度连续。获取第H个类别内所有数据对应G值数据的均值，记为/>。
获取所有类别的均值的最大值，记为，/>作为第j个元素位置的响应程度值，作为最终的响应程度值，表示测绘曲线和地质组成成分响应程度，/>值越大，则表示测绘曲线和地质组成成分响应程度越明显，关联性越强。
S24：根据响应程度值构建响应程度矩阵，响应程度矩阵中的多个元素值分别表示不同测井曲线对砂岩铀矿成分的响应程度值。
在不同G值矩阵中的不同元素位置都可以得到一个P值，进而可以得到一个响应程度矩阵，即一个P值矩阵，其P值矩阵仍然为一个n*c的矩阵。n为测井曲线个数，c为砂岩铀矿地质组成成分种类个数。其中在P值矩阵中每一个元素值表示该元素值对应的测井曲线对该元素对应的砂岩铀矿成分的响应程度值。其中该P值矩阵有效性对象为该钻井。
S3：根据响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型。
在得到不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度后，在对CNN-LSTM进行训练时，为了使得在利用测井曲线进行砂岩铀矿的组成预测时，砂岩铀矿组成预测结果对有效的测井曲线具有更好的响应，本申请选择对CNN-LSTM的LOSS（损失）函数进行优化，优化过的损失函数的表达式为：
；
其中，为优化后的损失函数值；
为钻井的第i个深度数据对应的测井曲线数据序列，表示不同测井仪器在该深度所探测得到的测井数据，/>为一个1*n的向量。
为钻井的所在地理位置下不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度值，/>的值越大，表示不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应越明显，/>为一个n*c的矩阵。
其中*P之后得到是一个1*c的矩阵，表示该深度下不同砂岩铀矿的组成成分所需对应的响应程度值，其中响应程度值高的数据会使得损失函数值变大，从而使得CNN-LSTM模型去学更多的测井曲线特征，以用于提高数据准确率。/>为对/>的转置。
为当前训练轮次下神经网络模型对数据集中砂岩铀矿组成成分的预测向量值；
为当前训练轮次下神经网络模型在数据集中输入数据对应的砂岩铀矿组成成分的标签向量值；
其中为常规的均方差损失函数，/>表示CNN-LSTM模型在训练过程中预测的砂岩铀矿的组成成分数据与数据集中砂岩铀矿的组成成分标签之间的差值，其/>差值越大，则表示当前CNN-LSTM模型学习效果不好，通过随机梯度下降法，使CNN-LSTM模型通过反馈更新网络权重，从而使得损失函数值下降，进而在利用A*P对LOSS函数进一步放大，可使得CNN-LSTM模型学习对网络权重更新时更加侧重有效的测井曲线从而使得LOSS函数值下降。CNN-LSTM模型在训练过程中需要设定一些超参数，进而本申请选择利用网格法进行CNN-LSTM网络模型的训练。
其中得到n条测井曲线后，将按照深度排序下不同深度的测井曲线送输入到训练完成的CNN-LSTM中，可以得到不同深度对应的砂岩铀矿成分。其中，在利用训练完成的CNN-LSTM进行砂岩铀矿响应曲线分析时，每一次神经网络模型的输入需要输入具有一定深度长度的响应曲线序列，然后预测最后一个深度值对应的砂岩铀矿成分。
S4：响应于待分析的测井曲线被获取，根据分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。
在获得训练后生成的最优的分析模型，将当前待进行砂岩铀矿的测井曲线分析的砂岩铀矿的测井曲线数据输入到训练完成的CNN-LSTM神经网络中，进而可以实现对砂岩铀矿的测井曲线响应分析，获取得到更为准确的砂岩铀矿岩层地质组成成分预测值，完成砂岩铀矿的测井曲线响应分析。
虽然本说明书已经示出和描述了本申请的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本申请思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本申请的过程中，可以采用对本文所描述的本申请实施例的各种替代方案。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，包括步骤：
S1，根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；
S2，根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；
S3，根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；
S4，响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。
2.根据权利要求1所述的用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，所述根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度，包括步骤：
计算第一向量与第二向量，所述第一向量由多个深度数据中所有的测井曲线值组成，所述第二向量由深度数据中不同砂岩铀矿地质成分占比值组成；
根据所述第一向量及第二向量，计算相似性系数，计算公式为：
；
其中，为/>与/>之间的相似性系数，/>为第i条深度数据中第r个测井曲线的值，/>为第i条深度数据中第s种砂岩铀矿地质成分的占比值，/>为第i条深度数据中砂岩铀矿地质成分的峰强系数，峰强系数为第二向量中的成分占比值作为概率值计算获得的信息熵值；
根据相似性系数，获得相似性系数矩阵；
计算所述相似性系数矩阵中多个元素位置的响应程度值；
根据所述响应程度值构建响应程度矩阵，所述响应程度矩阵中的多个元素值分别表示不同测井曲线对砂岩铀矿成分的响应程度值。
3.根据权利要求2所述的用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，计算所述相似性系数矩阵中多个元素位置的响应程度值，包括步骤：
获得相似性系数序列，将相似性系数矩阵中元素位置所出现的元素值组成多个相似性系数序列；
根据聚类算法，划分所述相似性系数序列为多个类别；
计算获取每一类别内相似性系数的均值；
根据所有类别的所述均值的最大值，得到元素位置的响应程度值。
4.根据权利要求1所述的用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型中，优化过的损失函数的表达式为：
；
其中，为优化后的损失函数值，/>为当前训练轮次下神经网络模型对数据集中砂岩铀矿组成成分预测的向量值，/>为当前训练轮次下神经网络模型在数据集中输入数据对应的砂岩铀矿组成成分的标签向量值，/>为钻井的第i个深度数据对应的测井曲线数据序列，/>为钻井的所在地理位置下不同测井曲线对不同砂岩铀矿的组成成分的响应程度值。
5.根据权利要求4所述的用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，损失函数的优化中，使用随机梯度下降法，使神经网络模型通过反馈更新网络权重，使损失函数的数值下降。
6.根据权利要求1-5任一项所述的用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，其特征在于，所述测井曲线包括：自然伽马测井曲线、电阻率测井曲线、声波时差测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线及微电阻测井曲线中的至少两种。
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