油气井测井岩性预测数据集OilandGasWellLoggingLithologyPredictionDataset-koroko1
数据来源：互联网公开数据
标签：测井数据, 岩性识别, 地质工程, 机器学习, 深度学习, 井下分析, 数据建模, 能源勘探
数据概述：
该数据集包含来自油气井的测井数据，记录了井下地层信息和对应的岩性类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态测井数据。
地理范围：数据来源于特定油气井，具体地理位置未明确，但通常与油气勘探区域相关。
数据维度：数据集包含多项测井曲线数据（如CALI、RSHA、RMED、RDEP、RHOB、GR、NPHI、PEF、DTC、SP等），以及岩性类别标签（FORCE_2020_LITHOFACIES_LITHOLOGY）和置信度（FORCE_2020_LITHOFACIES_CONFIDENCE）。
数据格式：提供CSV格式的train.csv和test.csv文件，分别包含训练数据和测试数据；同时包含一个用于模型评估的penalty_matrix.npy文件，以及一个用于数据探索的starter_notebook.ipynb文件。
来源信息：数据来源于油气勘探领域，经过了清洗和预处理，适用于机器学习模型训练和测试。
该数据集适合用于地质工程、石油工程、机器学习等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于油气井测井数据分析、岩性识别、地层评价等方面的学术研究，例如基于测井曲线的岩性预测、地层结构分析等。
行业应用：为石油勘探、油气工程行业提供数据支持，尤其适用于提高钻井效率、优化油气藏评价、提升采油采气产量等。
决策支持：支持油气勘探开发中的地质建模、储层评价、钻井部署等决策制定。
教育和培训：作为地质工程、石油工程、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员熟悉测井数据分析和岩性预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索测井曲线与岩性之间的关系，构建和评估岩性预测模型，从而实现对地下地层结构的深入理解，为油气勘探和开发提供技术支持。
