基于弱地质先验的孔隙构建岩性模型的部分域适配研究 背景与研究问题 岩性识别在地层特性分析和油气储层勘探中扮演着至关重要的角色。然而，现有的基于人工智能和机器学习的岩性识别方法，在处理跨井数据时，仍面临着严峻的挑战。具体而言，由于各井之间复杂的沉积环境、不一致的物探设备及测量技术，导致跨井数据分布差异显著。此外，目标井可能包含全新的岩性类别，与已标注的源井数据之间存在标签空间的不一致性 (unshared label space)，这进一步加剧了模型在目标井中预测的难度。 本研究提出了一种基于部分域适配（Partial Domain Adaptation，PDA）的创新框架，用于实现复杂地质条件下的跨井岩性预测。核心挑战在于： 1. 数据分布的显著差异导致源井训练的模型无法直接适用于目标井数据...