本文主要研究内容
作者任义丽,周相广（2019）在《基于机器学习的储集层含油气性评价》一文中研究指出：机器学习为基于测井解释的储层评价提供了一种自动有效的方法。论文提出了测井储层评价的机器学习框架,并在两个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,论文提出的框架得出的测井解释结论与试油结果一致。与传统的评价方法相比,该方法效率高,不依赖于专业知识。该框架为石油勘探开发大数据平台的建设提供了参考。
Abstract
ji qi xue xi wei ji yu ce jing jie shi de chu ceng ping jia di gong le yi chong zi dong you xiao de fang fa 。lun wen di chu le ce jing chu ceng ping jia de ji qi xue xi kuang jia ,bing zai liang ge ce jing shu ju ji shang dui ji xing neng jin hang le yan zheng 。shi yan jie guo biao ming ,lun wen di chu de kuang jia de chu de ce jing jie shi jie lun yu shi you jie guo yi zhi 。yu chuan tong de ping jia fang fa xiang bi ,gai fang fa xiao lv gao ,bu yi lai yu zhuan ye zhi shi 。gai kuang jia wei dan you kan tan kai fa da shu ju ping tai de jian she di gong le can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自信息系统工程的任义丽,周相广，发表于刊物信息系统工程2019年06期论文，是一篇关于储集层评价论文,机器学习论文,测井解释论文,大数据论文,信息系统工程2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自信息系统工程2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：储集层评价论文; 机器学习论文; 测井解释论文; 大数据论文; 信息系统工程2019年06期论文;