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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115268848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210855411.3，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法是由张夏林;盛必宪;李章林;翁正平;王震江;藤世磊设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法，属于缺失数据填补领域领域。本发明提供的基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法通过以HDFS作为储存系统，对勘查工作中的测井数据实现分布式存储，作为分布式计算的信息源；安装部署Spark集群，并通过Yarn作为资源管理和任务调度框架；通过构建索引、标准化处理等方法对数据仓库中的测井数据进行二次预处理；通过分布式随机森林和分布式GBT模型，对勘查工作中的测井数据的缺失值进行预测；通过分布式网格搜索+k折交叉验证和Train‑Validation‑Split方法优化分布式预测填补模型。本发明能够为测井的数据缺失问题提供一种精度更高，时间成本更低的解决方案，为测井数据得进一步研究分析与利用提供了保障。

本发明授权一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Spark的测井数据缺失值的分布式填补方法，其特征在于按如下步骤进行操作：1构建储存模块：通过在服务器中搭建MapReduce并行计算框架，并在MapReduce并行计算框架内部搭建Hadoop集群，利用Hadoop集群中的HDFS组件对勘查工作中的测井数据进行分布式存储；其中HDFS集群用于将数据存储在HiveonSpark测井数据仓库中；2构建SparkonYarn集群：通过安装部署Spark集群优化MapReduce并行计算框架，并通过Yarn作为资源管理和任务调度框架；3测井数据二次预处理：通过构建索引和标准化处理对数据仓库中的测井数据进行二次预处理；4集成算法模型构建：通过搭建分布式随机森林和分布式GBT模型，对勘查工作中的测井数据缺失值进行预测；5模型参数调整：通过搭建分布式网格搜索+k折交叉验证模型和Train-Validation-Split算法模型优化后的分布式预测填补模型，并对分布式预测填补模型的参数进行优化，使分布式预测填补模型的验证误差与测试的准确率均满足设计要求；6预测和填补测井数据缺失值：运用优化过后的分布式预测填补模型，根据其性能与效率对矿产勘查中的测井数据缺失值进行分布式预测和数据填补。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。