用训练出来的结果-识别模型代替人工解释-准确率大于91%

本集是成果的收获集！前面三集我们已经分别训练出来了3个识别模型，本集就是要应用这些识别器去替代人工对测井曲线的解释，让智能模型去预测油藏中的储油层位。它的基本原理是，首先输入九口井七条测井曲线，让人工智能模型去学习，根据测井曲线所确定的储油层，让智能模型反复学习，最终把这个识别储层的技能学习到成为识别模型。本集就是给出了一口没有解释测井曲线的新井，就让机器根据已经学到的技能，去判断出该井的储油层的位置，这样就可以大大地节省人力物力，把测井工程师从解释工作的第一线解放出来，使人工智能落地应用。