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公开(公告)号：CN120046020A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510207727.5
申请日：2025-02-25
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/21 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的石油测井油气层识别方法，包括以下步骤：获取原始测井数据并进行去噪处理，获得去噪后的测井数据；对去噪后的测井数据进行特征提取，以及冗余特征剔除，获得精简特征集；采用主成分分析法对所述精简特征集进行降维处理，构建精简特征空间；将精简特征空间的数据输入支持向量机模型进行训练，获得训练好的油气层识别模型；利用训练好的油气层识别模型对未知样本进行油气层识别，输出识别结果。本发明通过多步骤的数据处理和机器学习技术，实现了测井数据的智能分析和油气层的自动识别，提高了识别的准确性和效率，为油气资源勘探提供了有力的技术支持。
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