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申请/专利权人：中国石油集团渤海钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司
申请日：2022-12-01
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118171433A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;E21B33/13;G06F18/214;G06Q10/04;G06N3/126;G06F17/16;G06F111/06;G06F119/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明属于机器学习预测领域，具体涉及了一种基于遗传算法优化核岭回归的固井质量预测方法及系统。旨在解决精确预测固井质量的问题。本发明包括：采集固井数据；对所述固井数据进行去噪、补缺和归一化的预处理，获得待预测数据；基于所述待预测数据通过训练好的固井质量预测模型，获得固井质量预测值；其中，所述固井质量预测模型先通过遗传算法优选出最优lambda值和最优gamma值，并将最优lambda值和最优gamma值带入核岭回归算法中构建。本发明通过设置遗传算法结合核岭回归的预测模型，综合了影响固井质量的复杂因素进行预测，提高了判断精度，对影响固井质量的多种影响因素做出了全面、系统的分析。
主权项：1.一种基于遗传算法优化核岭回归的固井质量预测的方法，其特征在于，所述方法包括：采集固井数据；对所述固井数据进行去噪、补缺和归一化的预处理，获得待预测数据；基于所述待预测数据通过训练好的固井质量预测模型，获得固井质量预测值；其中，所述固井质量预测模型先通过遗传算法优选出最优lambda值和最优gamma值，并将最优lambda值和最优gamma值带入核岭回归算法中构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油集团渤海钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司 基于遗传算法优化核岭回归的固井质量预测的方法和系统
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