【摘 要】
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传统的储层预测需要耗费大量的时间且对研究人员的专业能力要求极高,采用人工智能方法实现储层预测可以有效地改善预测效率.然而,因为环境、设备等原因导致油气井数据中存在
【机 构】
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西南石油大学电气信息学院,西南石油大学计算机科学学院
【基金项目】
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四川省青年科技创新研究团队项目(2019JDTD0017),教育部高等教育司产学合作协同育人项目(201801140013,201801006094)
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传统的储层预测需要耗费大量的时间且对研究人员的专业能力要求极高,采用人工智能方法实现储层预测可以有效地改善预测效率.然而,因为环境、设备等原因导致油气井数据中存在大量属性值缺失,大大降低了储层识别精度.针对属性值缺失造成分类困难的问题,提出一个统一评估和动态选择的代价敏感主动学习算法(Active Learning Algorithm with Unified Evaluation and Dynamic Selection,ALES):(1)考虑各种代价的设置和计算,包括误分类代价、属性代价、标签代价和
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