一种基于人工智能的石油属性分析方法及系统

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一种基于人工智能的石油属性分析方法及系统
申请号:CN202510032080
申请日期:2025-01-09
公开号:CN119991186A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明属于石油属性分析技术领域,公开了一种基于人工智能的石油属性分析方法及系统。所述的方法包括如下步骤:构建石油属性分析模型、残差预测模型以及网络校正模型;根据待分析的实时石油属性数据,使用石油属性分析模型,得到初始的实时石油属性预测值;根据待分析的实时石油属性数据,使用残差预测模型,得到实时残差预测值;根据初始的实时石油属性预测值和实时残差预测值,得到最终的实时石油属性预测值;根据实时残差预测值,使用网络校正模型,对石油属性分析模型进行网络校正,得到校正后石油属性分析模型。本发明解决了现有技术存在的效率低下、准确性不足、智能化程度低以及缺乏模型进化机制的问题。
技术关键词
属性分析方法 残差预测 石油 残差数据 人工智能算法 DQN算法 Elman算法 深度Q网络 深度学习测试 决策树训练 深度学习训练 强化学习算法 决策树算法 预测特征 线性回归算法 参数 深度学习算法 校正策略
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