本技术涉及数据处理，具体涉及一种地层温度预测方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
背景技术：
1、地层温度的准确预测对于钻完井、测井、测试等作业的安全、掌握油气储层特征以及认识地球内部构造具有重要意义。电缆地层测试仪器具有定点测量地层温度和地层压力以及进行地层取样等功能。电缆地层测试仪器通过坐封井壁，泵抽地层流体，可以测量地层流体温度，即获得地层原始温度。
2、目前，国内外研究人员针对地层温度预测评价进行了大量研究。在地震勘探领域，常见的地层温度预测方案有如下几种：第一种，基于岩石弹性波的速度在地热作用下会发生下降，进而圈定热储层，但实际地层温度的变化无法导致速度产生明显改变，即通过速度变化候选地层温度存在较大偏差；第二种，采用传热学基本理论对地层温度进行预测，这种方式要求计算机性能高，分析时效性差且以定性评价为主；第三种，利用声波测井资料进行机器学习以候选地层温度，这种方式对声波测井资料质量有明显依赖性，受到仪器测量响应和地层井况复杂性的制约。
3、可见，现有的地层温度预测方式都存在较多的缺陷。为了满足勘探作业工程要求、保障施工作业安全以及更加真实的反应地下温度状态，亟需一种应用便捷、结果可靠的地层温度预测方法。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的地层温度预测方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
2、根据本技术的一个方面，提供了地层温度预测方法，包括：
3、获取目标井的多个深度的待处理数据；其中，待处理数据包括地层信息和测井信息；
4、将每一个深度的待处理数据分别输入到训练好的多个温度分类模型中进行处理，根据处理结果确定该深度的多个预测温度类别；
5、根据该深度的多个预测温度类别，将该深度的待处理数据分别输入到训练好的相应温度类别的多个温度回归模型中进行处理，得到该深度的多个候选地层温度；
6、对多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果。
7、可选地，对多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果进一步包括：
8、根据每一个温度回归模型输出的多个深度的候选地层温度，形成相应的候选地层温度曲线；
9、对形成的多条候选地层温度曲线进行相关性分析；
10、根据相关性分析结果，从多条候选地层温度曲线中筛选出目标井的地层温度曲线预测结果。
11、可选地，对多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果进一步包括：
12、针对于每一个深度，分析确定其多个候选地层温度中的可信候选地层温度；
13、将可信候选地层温度确定为该深度的地层温度预测结果；
14、根据多个深度的地层温度预测结果，确定目标井的地层温度预测结果。
15、可选地，针对于每一个深度，分析确定其多个候选地层温度中的可信候选地层温度进一步包括：
16、针对于每一个深度，统计其每一个候选地层温度在其全部候选地层温度中的占比，将占比最大的候选地层温度确定为可信候选地层温度。
17、可选地，方法进一步包括：
18、利用多个不同的分类样本数据集或者采用多种不同的机器学习算法，训练得到多个不同的温度分类模型；
19、针对于每一个温度类别，利用多个不同的回归样本数据集或者采用多种不同的机器学习算法，训练得到多个不同的温度回归模型。
20、可选地，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果之后，方法进一步包括：
21、针对于每一个深度，计算目标井的地层温度预测结果所包含的该深度的地层温度预测结果的可靠度。
22、根据本技术的另一方面，提供了地层温度预测装置，包括：
23、获取模块，用于获取目标井的多个深度的待处理数据；其中，待处理数据包括地层信息和测井信息；
24、预测模块，用于将每一个深度的待处理数据分别输入到训练好的多个温度分类模型中进行处理，根据处理结果确定该深度的多个预测温度类别；以及，根据该深度的多个预测温度类别，将该深度的待处理数据分别输入到训练好的相应温度类别的多个温度回归模型中进行处理，得到该深度的多个候选地层温度；
25、分析模块，用于对多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果。
26、可选地，分析模块进一步用于：
27、根据每一个温度回归模型输出的多个深度的候选地层温度，形成相应的候选地层温度曲线；对形成的多条候选地层温度曲线进行相关性分析；根据相关性分析结果，从多条候选地层温度曲线中筛选出目标井的地层温度曲线预测结果。
28、可选地，分析模块进一步用于：
29、针对于每一个深度，分析确定其多个候选地层温度中的可信候选地层温度；将可信候选地层温度确定为该深度的地层温度预测结果；根据多个深度的地层温度预测结果，确定目标井的地层温度预测结果。
30、可选地，分析模块进一步用于：
31、针对于每一个深度，统计其每一个候选地层温度在其全部候选地层温度中的占比，将占比最大的候选地层温度确定为可信候选地层温度。
32、可选地，装置进一步包括：
33、训练模块，用于利用多个不同的分类样本数据集或者采用多种不同的机器学习算法，训练得到多个不同的温度分类模型；以及，针对于每一个温度类别，利用多个不同的回归样本数据集或者采用多种不同的机器学习算法，训练得到多个不同的温度回归模型。
34、可选地，装置进一步包括：
35、评估模块，用于针对于每一个深度，计算目标井的地层温度预测结果所包含的该深度的地层温度预测结果的可靠度。
36、根据本技术的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
37、所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述地层温度预测方法对应的操作。
38、根据本技术的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述地层温度预测方法对应的操作。
39、根据本技术的还一方面，提供了一种计算机程序产品，包括至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述地层温度预测方法对应的操作。
40、根据本技术实施例提供的地层温度预测方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品，方法包括：获取目标井的多个深度的待处理数据；其中，待处理数据包括地层信息和测井信息；将每一个深度的待处理数据分别输入到训练好的多个温度分类模型中进行处理，根据处理结果确定该深度的多个预测温度类别；根据该深度的多个预测温度类别，将该深度的待处理数据分别输入到训练好的相应温度类别的多个温度回归模型中进行处理，得到该深度的多个候选地层温度；对多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定目标井的地层温度预测结果。通过上述方式，首先使用温度分类模型进行分类，再根据温度分类结果，将待处理数据输入到相应温度类别的多个温度回归模型进行温度预测，得到多个候选地层温度，进而通过统计学手段获得最终的温度预测结果，能够高效地完成地层温度预测，保证预测结果的准确性，克服了现有技术需要额外的样本数据来评估模型准确性的缺陷，无需调节模型参数，效率高且成本低。
41、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
1.一种地层温度预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的地层温度预测方法，其特征在于，所述对所述多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定所述目标井的地层温度预测结果进一步包括：
3.根据权利要求1所述的地层温度预测方法，其特征在于，所述对所述多个深度的多个候选地层温度进行统计分析，根据分析结果确定所述目标井的地层温度预测结果进一步包括：
4.根据权利要求3所述的地层温度预测方法，其特征在于，所述针对于每一个深度，分析确定其多个候选地层温度中的可信候选地层温度进一步包括：
5.根据权利要求1所述的地层温度预测方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的地层温度预测方法，其特征在于，所述根据分析结果确定所述目标井的地层温度预测结果之后，所述方法进一步包括：
7.一种地层温度预测装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
9.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的地层温度预测方法对应的操作。
10.一种计算机程序产品，包括至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的地层温度预测方法对应的操作。
