《石油大数据处理与分析》课程教学大纲.pdf

1、本文档共7页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

《石油大数据处理与分析》教学大纲

一、课程基本信息

石油大数据处理与分析

课程名称

BigDataProcessingAndAnalysisOfPetroleum

课程编码SCC321721020开课院部理学院课程团队数据科学团队

学分2.0课内学时40讲授16实验0上机24实践0课外学时40

适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文

先修课程程序设计（C）、数值计算方法、机器学习

《石油大数据处理与分析》是数据科学与大数据技术专业的专业选修课。本课程以石油大数据处理应用为主题，结合机器学习特别是

深度学习模型，进行石油勘探开发中的大数据处理专题学习和编程实践。通过本课程的学习，学生自主选择石油勘探开发中的课题，利用

深度机器模型工具进行算法设计与程序开发，形成研究报告。本课程内容主要包括深度机器模型和训练、深度学习测井曲线预测、深度学

习地震相分析、深度学习噪声压制、深度学习测井相划分等内容，指导学生理论联系实际，用机器学习理论解决石油勘探开发中的实际问

题。

“Petroleum

课程简介

Thiscoursecombinesmachinelearning,especiallydeeplearningmodel,toperformthesubjectlearningandcomputer

（限选）

programmingpracticeofbigdataprocessinginpetroleumexplorationanddevelopment.Throughthestudyofthiscourse,

studentscanindependentlychoosethesubjectofbigdataprocessinginpetroleumexplorationanddevelopment,andmake

useofdeeplearningtoolstodesignalgorithmanddevelopprogramstoformresearchreports.Thiscoursemainly

includesdeeplearningmodeldesigningandtraining,deeplearninglogcurveprediction,deeplearningseismicfacies

analysis,deeplearningnoisesuppression,deeplearningfacialdelineation,andsoon.Itguidesstudentstoaddress

practicalproblemsinoilexplorationanddevelopmentwithmachinelearningtheory.

负责人大纲执笔人审核人

二、课程目标

毕业要求指标点

序号代号

博士毕业生

咨询Ta 进入空间

更多 >