基于机器学习的油田地质参数智能预测系统

本发明涉及油田地质预测技术领域，具体涉及基于机器学习的油田地质参数智能预测系统，通过数据采集模块，实时获取静态地质数据和环境数据，数据预处理模块对采集的数据进行噪声消减、归一化和清洗，特征提取模块采用XGBoost模型和长短期记忆网络模型，分别处理静态特征和时间序列数据。模型优化与自适应模块利用强化学习算法，根据实时反馈数据动态调整模型参数，确保预测结果的准确性和适应性。可视化模块提供预测趋势、地质数据预测值及风险指示器的直观展示，帮助操作人员基于数据驱动决策。本发明，能够有效提高油田地质数据预测精度，增强对环境变化的适应能力，为油田管理和生产优化提供科学依据。