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公开(公告)号:CN119557706A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411713405.X
申请日:2024-11-27
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N5/01 , G06F18/25 , G06N3/092
Abstract: 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。