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近年来,计算机技术的迅猛发展推动了人工智能在各行业的广泛应用,石油勘探领域也不例外。本书重点介绍人工智能在地震相分类、油藏属性预测和井间连通性等核心问题中的应用,阐述特征抽取、特征选择、聚类、分类、回归、时间序列和神经网络等不同类型的人工智能算法在石油勘探中的应用。首先,介绍石油勘探的历史以及数据的采集过程和意义。接着,详细说明不同算法的原理和具体应用。最后,简要介绍作者开发的SeisAI平台,该平台为读者提供了便捷的工具和环境。
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