本工具是一款专业的 油气化探数据机器学习分析助手, 专为 塔里木盆地 顺南地区 等复杂地质环境设计。 利用 机器学习算法 深度挖掘化探数据价值, 辅助地质研究人员进行 异常识别、 相关性分析 与 成藏预测, 显著提升油气勘探的决策效率与准确性。
在进行机器学习分析前,需对酸解烃、热释烃等化探数据进行标准化、去噪及异常值剔除处理。
针对塔里木盆地顺南地区的地质特征,推荐使用随机森林、SVM 或神经网络进行非线性模式识别。
适用于土壤烃类气体、碳酸盐同位素、荧光光谱等各类地表油气化探数据。
系统会输出异常分布图及特征重要性排序,结合地质背景可圈定有利勘探靶区。