[发明专利]一种基于机器学习的页岩含气量人工智能预测方法在审
| 申请号： | 202111369372.8 | 申请日： | 2021-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN114091333A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 徐天吉;罗诗艺;郭济 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州）;电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/10;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/02;E21B49/00 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 313099 浙江省湖州市西塞*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的页岩含气量人工智能预测方法，包括以下步骤：步骤1、剔除岩心含气量实测值的异常值，并对纵横波速度、密度、自然伽马和含气实测值分别进行归一化处理；步骤2、引入松弛变量、利用数据映射搭建支持向量回归预测模型；步骤3、将纵横波速度、密度作为输入，页岩岩心含气量作为输出，利用支持向量回归预测模型，根据留一交叉验证得到含气量预测值；或者将自然伽马、纵波速度、密度作为输入，页岩岩心含气量作为输出，利用支持向量回归预测模型，根据留一交叉验证得到含气量预测值。本发明针对岩心、测井和地震数据计算页岩含气量精度较高，具有较高的泛化能力和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 页岩 气量 人工智能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学长三角研究院（湖州）;电子科技大学，未经电子科技大学长三角研究院（湖州）;电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111369372.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
