[发明专利]一种数据驱动的TOC样本预测方法在审
| 申请号： | 202310415591.8 | 申请日： | 2023-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN116432534A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 李键;孙永壮;秦德文;张岩;胡伟;俞伟哲;刘庆文;尹文笋;李琴;王晓培 | 申请（专利权）人： | 中海石油（中国）有限公司上海分公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0475;G06F18/243;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 刘逸卿 |
| 地址： | 200335 上海市长*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种数据驱动的TOC样本预测方法，所述方法包括：构建具有生成网络和鉴别网络的条件生成对抗网络模型；向所述生成网络输入噪声变量和标签，输出TOC样本；将所述TOC样本输入鉴别网络，并判断所述TOC样本属于真实TOC样本或属于生成TOC样本；对所述生成网络和鉴别网络进行训练，使用训练后的条件生成对抗网络模型对TOC样本进行扩展。所述TOC样本预测方法为具有条件生成对抗网络的半监督数据驱动方法，使用相对较少数量的原始样本执行可靠的样本增强，同时使用物理信息控制样本扩展过程。解决了TOC低样本问题，TOC样本分布均匀，TOC样本与岩石弹性参数相关性强，最终提高了TOC数据驱动预测技术的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 驱动 toc 样本 预测 方法 | ||
【主权项】：
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