测录井数据集L01 · 国际
FORCE 2020 测井岩性识别基准
挪威大陆架井资料整理的岩性识别比赛数据，包含多条测井曲线、岩性标注、固定划分和参赛模型入口。
- 资源形态
- 实测
- 数据量
- 依CSV、LAS及附属资料版本变化；未统一核验总量
- 地区
- 挪威大陆架
数据概览
- 数据类型
- 多井测井表格、岩性标签、比赛划分和模型材料
- 数据性质
- 实测
- 数量与口径
- 1套比赛基准；不同公开版本井数应按下载版本核对
- 数据量与口径
- 依CSV、LAS及附属资料版本变化；未统一核验总量
- 数据地区
- 挪威大陆架
- 格式
- CSV、LAS、Notebook及模型文件
- 获取条件
- 公开GitHub与Zenodo归档；部分扩展资料在外部网盘
- 数据许可
- 以Zenodo对应版本及各数据文件许可为准；不据仓库可读推断自由再分发
- 代码许可
- 未单独核验，不将数据许可套用于代码
- 元数据核验
- 2026-11-04；未下载完整数据包、未运行外部模型
数据特征
- 适合从测井曲线开展多分类。
- 缺失曲线、跨井泛化及类别不均衡具有教学价值。
- 公开测试与盲测不可混用为训练数据。
岩性识别跨井验证表格机器学习
代表性图件
展示井曲线随深度变化及岩性信息；数量与颜色定义以原图和比赛说明为准。
图件关系：原始数据或直接研究结果
引用源：FORCE 2020 主办方及数据贡献者 · 官方 README：wellslogs 1
原始网页 / 文献 · 原图
许可：图件再发布许可待核；署名不能替代授权
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相关研究
已发表的数据论文、地质解释、储层表征、数值模拟、监测与机器学习研究；按核实程度标注与数据的关系。
直接使用 · 测井岩性分类 · 2024 · Energy Science & Engineering
A novel approach to classify lithology of reservoir formations using GrowNet and Deep‐Insight with physic‐based feature augmentation
摘要明确使用 FORCE 2020 数据，研究物理启发的特征增强，以及 GrowNet、Deep-Insight 等岩性分类方法；用于比较测井曲线表达与分类流程。
来源与引用
核验日期：2026-11-04。文献题录、图件来源和许可依据如下。
- 主办方项目仓库 — 数据内容与获取入口
- 比赛数据Zenodo记录 — 归档版本及数据文件
- 比赛参赛成果与说明 — 数据目录与参赛方案