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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
申请日：2023-07-17
公开（公告）日：2025-01-17
公开（公告）号：CN119323274A
专利技术分类：.集成学习[2019.01]
专利摘要：本申请提供了一种预测页岩气产能的机器学习建模方法、装置、设备及介质，所述方法通过离线学习和在线学习结合的方式，预先建立不同数据集元特征和最佳机器学习模型，综合高效的元特征提取、模型初始化、超参数优化和多模型融合等技术快速建立高质量机器学习模型，最后根据模型分析指导产能主控因素分析。本申请可以为生产现场和业务人员快速建立高质量机器学习模型，并进行页岩气产能预测和主控因素分析，且实施过程中无需过多人为干预特征工程、模型选取和超参数搜索等重复性试验工作，能够大幅提升页岩气机器学习产能预测模型的高效性、适用性和准确性，具有较高的落地应用和推广实施可行性。
专利权项：1.一种预测页岩气产能的机器学习建模方法，其特征在于，包括：收集和处理目标数据，整理形成目标数据集；预训练大量离线数据集并得到最优机器学习模型，建立离线数据仓库；根据所述目标数据集，从所述离线数据仓库选择初始化模型，融合建立最优模型，进行产能预测；对所述最优模型的产能主控因素进行分析。
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院 预测页岩气产能的机器学习建模方法、装置、设备及介质
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