一种基于核磁T2谱利用机器学习预测压汞毛管压力曲线的方法

本发明公开了一种基于核磁T2谱利用机器学习预测压汞毛管压力曲线的方法，包括：S1预处理与数据准备，筛选并整理出训练集和预测集；S2机器学习训练，导入训练集，选用多种机器学习方法训练，并通过评价指标比较不同方法优劣，导出模型；S3模型预测与优化，导入预测集后预测，并进行优化数据集和领域知识后处理，最后对结果进行定性评价与定性分析；本发明探究数据特征、机器学习方法对预测效果的影响，分析预测压汞毛管压力曲线精度的影响因素；本发明方法选择汞饱和度的峰值各不相同的毛管压力曲线作为预测集，模型具有普适性；本发明方法结合领域知识进行负值补0、单调不减性处理，得到更合理的压汞毛管压力曲线，使得预测结果能够应用于实际。