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摘要：基于多源测量数据融合的钻井液性能评估方法，属于数据处理方法，包括以下步骤：S1、数据采集与标注；S2、采用基于量子态重构的生成对抗网络算法进行数据扩充；S3、采用基于时间晶体优化算法对神经网络参数进行优化，实现特征提取；S4、采用自编码器作为特征降维模型进行模型训练；S5、采用高阶神经网络作为分类器模型进行模型训练；S6、利用训练完成的模型进行新样本处理，以实现钻井液性能评估。本发明提升了模型的泛化能力和准确性、减少了梯度消失或爆炸的风险、能更有效地学习和表达数据的关键特征、在面对不同数据结构时更加鲁棒。

主权项：1.基于多源测量数据融合的钻井液性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集与标注：数据来源于地面采集到的数据，所述采集到的数据以标准化的数据格式存储，具体存储格式为JSON格式；对采集到的数据进行人工标注；S2、数据扩充：采用基于量子态重构的生成对抗网络算法进行数据扩充，该算法的训练流程如下：S21、初始化生成器和判别器的参数；S22、输入钻井液性能数据：通过量子数据编码，将经典数据转换为量子数据；S23、生成器尝试生成新的钻井液数据：利用随机噪声作为生成器的输入，进而输出生成的数据；S24、判别器接收来自生成器的数据和真实的钻井液数据，再正确分类这些数据来源，分为生成数据和真实数据；S25、在对抗训练中，生成器和判别器的参数交替更新，生成器的目标是欺骗判别器，使判别器将生成的数据误判为真实数据；判别器则努力提高自身的判断能力，更新过程受损失函数L约束；S26、在多轮对抗训练后，针对生成器中的量子层进行优化，通过调整量子层的参数，优化量子数据的表示能力，增强数据的特性模拟；S27、重复迭代步骤S22-S26，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成；S3、特征提取模型训练：将扩充后的数据输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练，采用一种基于时间晶体优化算法对神经网络参数进行优化，该算法的训练流程如下：S31、初始化神经网络模型的参数，并定义神经网络的初态参数，包括权重和偏置，确定算法的周期，所述算法的周期决定了每次参数更新的时间间隔，其中，参数的初始化采用随机初始化的方式设置；S32、在每个周期内，根据当前网络状态和历史表现，映射出一个时间晶体状态，此状态代表了网络参数的一个周期性变化模式；S33、基于时间晶体状态的参数调整规则，每个周期的参数更新都依据当前的时间晶体状态进行；S34、周期性地采用外部扰动，进而模拟物理时间晶体在受到外部影响时的动态响应，从而调整下一周期的参数更新策略以增强网络的适应性和鲁棒性；S35、利用反馈系统监控每个周期后的网络性能，根据性能反馈调整周期，以优化整体训练过程；S36、在多个周期后，评估网络的长期表现，并更新损失调整函数；S37、重复迭代步骤S32-S36，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成；S4、特征降维模型训练：将特征提取后的数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练，采用自编码器作为特征降维模型，自编码器算法的训练流程如下：S41、自编码器的权重和偏置通过小随机数初始化，以破坏对称性，使训练过程能够顺利进行；S42、在前向传播过程，将特征提取后的数据输入到编码器，转换为低维的隐藏表示，解码器则尝试重构原始输入，输出重构的数据；S43、使用重构损失和L2正则化损失共同构成总损失函数，以评估模型的性能；S44、重复迭代步骤S42-S43，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成;S5、分类器模型训练：将特征降维后的数据输入到分类器模型中进行分类器模型的训练，采用高阶神经网络作为分类器模型，高阶神经网络分类算法的训练流程如下：S51、对高阶神经网络的权重和偏置使用Glorot方法进行初始化；S52、将经过特征降维的数据加载到高阶神经网络模型中，数据在网络中前向传播，通过多个隐藏层，每个隐藏层均采用ReLU激活函数以增加非线性处理能力；S53、采用损失函数评估模型输出与实际标签之间的差异，并通过反向传播更新模型参数；S54、应用自适应子梯度方法对权重进行更新，调整每个参数的学习率以应对数据的稀疏性；S55、重复迭代步骤S51-S54，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成；S6、钻井液性能评估：利用训练完成的模型进行新样本处理，以实现钻井液性能评估；设一条收集的新的钻井液样本数据，首先通过特征提取模型进行处理，然后通过数据降维模型进一步压缩以提高处理效率，最终通过分类器模型得到分类结果；评估分类的类别包括：Ⅰ级性能、Ⅱ级性能、Ⅲ级性能、Ⅳ级性能、Ⅴ级性能。

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