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龙图腾网获悉中海石油(中国)有限公司湛江分公司;中法渤海地质服务有限公司湛江分公司申请的专利一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119476707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411564195.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法是由陈沛;付群超;侯静娴;蔺吉胜;钟鹏;曾烃详;陈鸣;陈国平;胡益涛;刘挺;魏晓新;刘力东;王瑞科设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法，涉及钻井数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集钻井数据，并对钻井数据进行筛选，得到标准钻井数据；S2、对标准钻井数据进行分类处理，得到分类结果；S3、根据分类结果，得到基于随机森林的回归结果，并利用回归结果预测钻井作业周期。本发明可根据需要实现钻前预测和实时调参等需求，持续补充训练样本来优化模型，可提高模型对研究区作业特征的适应性，随机森林回归预测模型对后续钻井方案的规划、费用评估等有重要意义，有良好推广价值。

本发明授权一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林回归模型的钻井作业周期预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集钻井数据，并对钻井数据进行筛选，得到标准钻井数据； S2、对标准钻井数据进行分类处理，得到分类结果； S3、根据分类结果，得到基于随机森林的回归结果，并利用回归结果预测钻井作业周期； 所述S2包括以下子步骤： S21、利用标准钻井数据，构建训练集； S22、对训练集进行随机抽样，生成自助采样集； S23、对自助采样集进行分类，得到分类结果； 所述S23包括以下子步骤： S231、根据自动采样集，计算各个样本的类内一致性； S232、根据自动采样集，计算类间差异； S233、根据类间差异和各个样本的类内一致性，生成节点最佳分类模型； S234、利用节点最佳分类模型对自动采样集进行分类处理，生成最佳分裂点，得到分类结果； 所述S231中，自动采样集中第类样本的相对类内一致性WCVRelativek的计算公式为： ； 式中，WCVk表示自动采样集中第类样本的类内一致性，表示自动采样集的方差； 所述S232中，类间差异的计算公式为： ； 式中，表示自动采样集中第类样本的均值，表示自动采样集的总体均值，表示自动采样集的标准差，表示自动采样集的样本总数； 所述S233中，节点最佳分类模型的表达式为： ； 式中，表示自动采样集的样本总数，表示第k类的样本数量，表示当前节点的样本总数，表示惩罚项的权重； 所述S234中，最佳分裂点的计算公式为： ； 式中，表示左子节点的样本数，表示右子节点的样本数，表示左子节点的纯度度量函数计算结果，表示右子节点的纯度度量函数计算结果，表示左子节点，表示右子节点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中海石油(中国)有限公司湛江分公司;中法渤海地质服务有限公司湛江分公司，其通讯地址为：524057 广东省湛江市坡头区南调路1398号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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