公开(公告)号：CN119441895A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510036870.2

申请日：2025-01-09

Applicant: 东华理工大学南昌校区

Inventor： 封志兵 ,  张智谟 ,  江丽 ,  夏菲 ,  聂逢君 ,  丁剑 ,  任腾飞

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请属于数据处理领域，提供了一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法，包括：建立随机森林回归模型和XGBoost模型；获取测井曲线样本集和岩性数据，将所述测井曲线样本集分为原始数据和验证集，生成第一训练集和第一测试集；训练得到验证合格的随机森林回归模型；基于验证合格的随机森林回归模型，得到填充数据；基于所述原始数据、填充数据和岩性数据，训练得到测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型；基于测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型，获得识别后铀矿床含矿层岩性。本申请识别的岩性更符合实质地质情况，精度更高，减少了因GR测井数据异常而导致的岩性误判。