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申请/专利权人：中国石油大学(北京)
摘要：本申请提出一种基于PI与DeepFM的机器学习储层渗透率确定方法及装置。该方法包括：获取目标岩心与样本岩心；基于排列重要性算法对所述样本岩心进行处理，得到所述样本岩心的目标属性；并将所述样本岩心的目标属性作为所述目标岩心的目标属性；确定所述目标岩心的目标属性对应的属性值；将所述目标岩心的目标属性对应的属性值输入到目标预测模型中，得到所述目标岩心的目标渗透率。基于上述方法能够预先对全量属性的重要性进行可信的、可解释性的量化显示，得到对渗透率影响较大的目标属性，并基于目标属性对应的属性值进行渗透率的计算，同时自动挖掘属性值之间的线性、低阶和高阶特征交互信息，提升渗透率计算的准确性。
主权项：1.一种基于PI与DeepFM的机器学习储层渗透率确定方法，其特征在于，包括：获取目标岩心与样本岩心；基于排列重要性算法对所述样本岩心进行处理，得到所述样本岩心的目标属性；并将所述样本岩心的目标属性作为所述目标岩心的目标属性；确定所述目标岩心的目标属性对应的属性值；将所述目标岩心的目标属性对应的属性值输入到目标预测模型中，得到所述目标岩心的目标渗透率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(北京) 基于PI与DeepFM的机器学习储层渗透率确定方法及装置
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