【摘要】：机器学习方法的基本思想是基于大量数据，通过计算机模拟人的学习行为，发现蕴含的规律，对未知数据进行预测，学习过程与推理过程是紧密相连的，其研究重点是针对特定类型的数据进行学习和推理，从而提供了一种在学习知识基础上进行证实和确认的行之有效的智能化数据挖掘过程。
机器学习方法的基本思想是基于大量数据，通过计算机模拟人的学习行为，发现蕴含的规律，对未知数据进行预测，学习过程与推理过程是紧密相连的，其研究重点是针对特定类型的数据进行学习和推理，从而提供了一种在学习知识基础上进行证实和确认的行之有效的智能化数据挖掘过程。
在致密砂砾岩储层中，岩心资料与常规测井数据存在复杂的非线性关系，而机器学习方法具有强大的非线性映射能力，可以通过对已知数据的学习对未知岩性进行识别。
具体过程如下：①对测井数据进行标准化处理，消除数据间量纲上的差异；②进行异常值处理；③利用岩心和测井数据进行特征选择分析，优选对岩性敏感的测井数据；④利用多种算法建立预测模型，并进行误差分析，选择最有效的算法。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
