基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统

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基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统
申请号:CN202410815164
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118658556A
公开日期:2024-09-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统,涉及碳含量预测技术领域,包括收集烃源岩数据进行预处理,并存储至中央数据库;提取数据特征,使用随机森林提取数据特征重要性计算特征权重;构建预测神经网络模型,并将模型部署至中央数据库中,根据存储数据进行烃源岩TOC含量预测;基于中央数据库构建烃源岩测井三维模型,通过数据映射进行可视化展示。本发明通过收集烃源岩数据提取数据特征分析特征权重,并构建预测神经网络模型根据烃源岩数据特征和特征权重进行烃源岩TOC含量预测,大幅提升了烃源岩数据处理速度,提升了预测的准确性和灵活性,适用于多种复杂的烃源岩TOC预测场景。
技术关键词
神经网络模型 随机森林 三维模型 加权特征 构建决策树 数据映射算法 地质结构 测井结构 三维建模软件 一致性检测 数据存储模块 数据处理模块 特征工程 预测系统 定义 处理器 计算机设备 云端
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