基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法

无源领域自适应的核心任务是利用无标签的目标域数据,将预训练好的源模型迁移到目标领域。基于深度聚类的方法需要在自监督学习过程中挖掘辅助信息来正则化特征分布对齐,而辅助信息中噪声常常误导该对齐过程;基于伪源域的对抗学习方法进行概率分布对齐,对所构建伪源域质量十分敏感。针对现有方法存在的不足,本文提出了一种基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法,在进行深度聚类的同时,进行域对齐,缓解深度聚类中伪标签的噪声。首先,通过超近邻增强样本生成高质量伪源域,以克服源域不可见的问题;其次,利用对抗学习,实现两个域的概率分布初对齐;最后,引入深度特征相似,进一步强化对齐效果。在两个公开数据集上的实验结果表明了其有效性。

随钻电阻率测井的固定探测深度合成方法

针对随钻电磁波电阻率测井仪原始曲线探测深度不确定的问题,开展了将原始测井结果合成为具有固定探测深度曲线的研究。研究中首先采用了一种简单快速的迭代反演算法进行曲线的围岩校正处理,之后利用高斯牛顿-梯度下降反演算法对每层地层进行三参数反演,获得地层的侵入带电阻率、侵入半径和地层真电阻率,再根据提出的伪源距概念,利用获得的三参数绘制探测深度与源距、源距与视电阻率的关系图版,最终通过插值获得具有固定探测深度的测量曲线。通过一系列数值模拟发现,合成后的不同探测深度曲线在有侵地层中出现有规律的分离现象,该现象与地质特征吻合很好,相比原始曲线能更直接地反映地层侵入特性,说明本方法能够提升该类仪器的应用效果,可以与阵列感应曲线进行对比,方便地质解释人员做出更准确的地层评价。