基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法及系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳含量预测，特别是基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法及系统。

技术介绍

1、总有机碳(total organic carbon,toc)含量是评估烃源岩油气生成潜力的重要指标，传统的toc预测方法主要基于地质采样和实验室分析，这些方法不仅成本高昂，而且耗时较长，随着大数据技术和机器学习的发展，基于数据分析的toc预测方法逐渐兴起，这类方法通过分析大量的地质和测井数据，利用统计或机器学习模型进行toc含量的快速预测，例如，利用支持向量机(svm)、人工神经网络(ann)和随机森林等算法已被广泛研究并应用于toc的预测，这些技术的发展极大地提高了预测的准确性和效率，同时减少了对传统化学分析的依赖，但以上现有技术仍存在不足，现有方法在数据预处理和特征提取方面往往不能有效利用所有可用数据中蕴含的信息，限制了模型的预测准确性和适用性，并且缺乏足够的灵活性，难以适应多变的地质环境和不同类型的烃源岩。

技术实现思路

1、鉴于上述现有的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法及系统中存在的问题，提出了本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

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，

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法，其特征在于：所述收集烃源岩数据进行预处理指通过油田测井数据库和岩心库收集烃源岩数据和泥页岩测井数据，并收集测井地理位置和地质结构数据，对收集数据进行清洗过滤，去除异常值，填补缺失值并进行数据标准化。

3.如权利要求2所述的基于大数据分析的烃源岩TOC含量预测方法，其特征在于：所述存储至中央数据库指将数据预处理后统一存储至中央数据库中，对测井进行标号，将测井数据按照测井标号进行分类存储，中央数据库对存储数据设置安全访问权限进行访问控制...

【技术特征摘要】

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，

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法，其特征在于：所述收集烃源岩数据进行预处理指通过油田测井数据库和岩心库收集烃源岩数据和泥页岩测井数据，并收集测井地理位置和地质结构数据，对收集数据进行清洗过滤，去除异常值，填补缺失值并进行数据标准化。

3.如权利要求2所述的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法，其特征在于：所述存储至中央数据库指将数据预处理后统一存储至中央数据库中，对测井进行标号，将测井数据按照测井标号进行分类存储，中央数据库对存储数据设置安全访问权限进行访问控制，并对存储数据进行云端备份，定期对存储数据和云端数据进行完整性和一致性检测。

4.如权利要求3所述的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法，其特征在于：所述提取数据特征，使用随机森林提取数据特征重要性计算特征权重包括，

5.如权利要求4所述的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法，其特征在于：所述构建预测神经网络模型包括，

6.如权利要求5所述的基于大数据分析的烃源岩toc含量预测方法，其特征在于：所述将模型部署至中央数据库中，根据存储数据进行烃源岩toc含量预测指得到预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王忠伟，王剑，占王忠，付修根，李磊，宋春彦，谢尚克，曾胜强，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：