人工测井：人工智能在石油测井上的应用包括采用机器学习，深度学习等相关方法进行岩性识别与相关测井曲线的回归。学习，深度学习和其他相关方法的岩性识别和相关测井数据的回归_在石油地质中,岩性,孔隙度,渗透率等因素与油气藏存在复杂关系,通过多元回归分析,资源-CSDN文库

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catboost美国油田_延安油田_Catboost U.S. Oilfield_Yan'an Oilfield.ipynb 1004KB

LSTM_simple_RNN_Bi_LSTM实现PE回归_regression_analysis.ipynb 183KB

延安油田_岩性分类.ipynb 139KB

<Concise code>SVM Random Forests GBDT XGBoost facies classification.ipynb 115KB

Facies_Classification_SVM.ipynb 979KB

美国油田GMM_smote_knn_gbdt,随机森林，xgboost.ipynb 827KB

延安油田,KNN,gbdt,随机森林,xgboost.ipynb 258KB

延安油田标签传播算法半监督_Yan'an Oilfield Label Propagation Algorithm Semi-supervised.ipynb 39KB

resnet_无步长_延安油田.ipynb 40KB

采用PCA_KPCA_LDA_做数据降维以美国油田为例.ipynb 236KB

电阻率线性回归.ipynb 67KB

RNN_DNN岩性分类Lithology classification.ipynb 104KB

延安油田SMOTE,KNN,gbdt,随机森林,xgboost.ipynb 262KB

神经网络分类.ipynb 114KB

超参数选择.ipynb 36KB

测井曲线画图总结.ipynb 657KB

美国油田朴素贝叶斯.ipynb 1.16MB

使用matplotlib_可视化_csv测井数据实现ui控制的测井曲线生成.ipynb 375KB

延安油田决策树.ipynb 753KB

Conv1d_PE回归_regression_analysis.ipynb 59KB

“02_Map_View_ipynb”的副本.ipynb 51KB

README.md 813B

采用PCA_KPCA_LDA不采用归一化_做数据降维以美国油田为例.ipynb 197KB

岩性分类_SVM.ipynb 1.15MB

catboost美国油田_延安油田_gpu.ipynb 1004KB

采用多元线性,岭回归,SVR,GBDT实现孔隙度回归_Use multiple linear, ridge regression, SVR, GBDT to achieve porosity regression.ipynb 29KB

内容反馈

恽磊

2023-07-25

文件提供的细致信息让人们对石油测井中人工智能的应用有了更清晰的认识，对于行业从业者和研究者来说是非常有价值的。
阿玫小酱当当囧

2023-07-25

这个文件提供了关于人工智能在石油测井中的应用的全面介绍，包括机器学习和深度学习等方法，让人们了解到岩性识别和测井曲线回归领域的最新进展。
MurcielagoS

2023-07-25

这份文件用简明的语言解释了人工智能在岩性识别和测井数据回归中的价值，同时也提到了其他相关方法，为读者提供了更全面的视角。
又可乐

2023-07-25

文件内容朴实无华，通过实际案例和相关数据，向读者展示了人工智能如何在石油测井中发挥作用。
开眼旅行精选

2023-07-25

这份文件的实用性不言而喻，读者可以通过阅读它来了解人工智能在石油测井中的具体应用，并有助于他们在实践中做出更明智的决策。

卡卡乐乐

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