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人工智能在石油测井上的应用包括采用机器学习，深度学习等相关方法进行岩性识别与相关测井曲线的回归

zhuanlan.zhihu.com/c_1247865067061927936

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README.md		README.md
RNN_DNN岩性分类.ipynb		RNN_DNN岩性分类.ipynb
“02_Map_View_ipynb”的副本.ipynb		“02_Map_View_ipynb”的副本.ipynb
使用matplotlib_可视化_csv测井数据实现ui控制的测井曲线生成.ipynb		使用matplotlib_可视化_csv测井数据实现ui控制的测井曲线生成.ipynb
岩性分类_SVM.ipynb		岩性分类_SVM.ipynb
延安油田SMOTE,KNN,gbdt,随机森林,xgboost.ipynb		延安油田SMOTE,KNN,gbdt,随机森林,xgboost.ipynb
延安油田_岩性分类.ipynb		延安油田_岩性分类.ipynb
延安油田决策树.ipynb		延安油田决策树.ipynb
延安油田标签传播算法半监督.ipynb		延安油田标签传播算法半监督.ipynb
测井曲线画图总结.ipynb		测井曲线画图总结.ipynb
电阻率线性回归.ipynb		电阻率线性回归.ipynb
神经网络分类.ipynb		神经网络分类.ipynb
美国油田GMM_smote_knn_gbdt,随机森林，xgboost.ipynb		美国油田GMM_smote_knn_gbdt,随机森林，xgboost.ipynb
美国油田朴素贝叶斯.ipynb		美国油田朴素贝叶斯.ipynb
超参数选择.ipynb		超参数选择.ipynb
采用PCA_KPCA_LDA_做数据降维以美国油田为例.ipynb		采用PCA_KPCA_LDA_做数据降维以美国油田为例.ipynb
采用PCA_KPCA_LDA不采用归一化_做数据降维以美国油田为例.ipynb		采用PCA_KPCA_LDA不采用归一化_做数据降维以美国油田为例.ipynb
采用多元线性,岭回归,SVR,GBDT实现孔隙度回归.ipynb		采用多元线性,岭回归,SVR,GBDT实现孔隙度回归.ipynb