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申请/专利权人：西南石油大学;中国地质调查局成都地质调查中心(西南地质科技创新中心)
摘要：本发明公开了基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统，涉及碳含量预测技术领域，包括收集烃源岩数据进行预处理，并存储至中央数据库；提取数据特征，使用随机森林提取数据特征重要性计算特征权重；构建预测神经网络模型，并将模型部署至中央数据库中，根据存储数据进行烃源岩TOC含量预测；基于中央数据库构建烃源岩测井三维模型，通过数据映射进行可视化展示。本发明通过收集烃源岩数据提取数据特征分析特征权重，并构建预测神经网络模型根据烃源岩数据特征和特征权重进行烃源岩TOC含量预测，大幅提升了烃源岩数据处理速度，提升了预测的准确性和灵活性，适用于多种复杂的烃源岩TOC预测场景。
主权项：1.一种基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法，其特征在于：包括，收集烃源岩数据进行预处理，并存储至中央数据库；提取数据特征，使用随机森林提取数据特征重要性计算特征权重；构建预测神经网络模型，并将模型部署至中央数据库中，根据存储数据进行烃源岩TOC含量预测；基于中央数据库构建烃源岩测井三维模型，通过数据映射进行可视化展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 中国地质调查局成都地质调查中心(西南地质科技创新中心) 基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统
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