油气井数据预测分析数据集OilandGasWellDataPredictionAnalysis-maximilianoalarcon
数据来源：互联网公开数据
标签：油气井, 预测分析, 机器学习, 井位数据, 压力, 产量, 工程数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自油气井的数据，记录了与油气井相关的工程和生产信息，用于预测分析和性能评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的井位快照数据。
地理范围：数据来源于油气井，未明确具体地理位置。
数据维度：包括ID_FILA, ID_EVENTO, CAMPO, FLUIDO, PAD_HIJO, HIJO, ETAPA_HIJO, PADRE, D3D, D2D, DZ, AZ, _BARRERAS, LINEAMIENTO, WHP_i, delta_WHP, ESTADO等字段，涵盖井位标识、井位关系、流体类型、井位参数、压力变化等信息。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，例如“Dataset participantes (corregido).csv”，“predicciones XGBRegressor (mse 120).csv”，“test.csv”，“train.csv”和“Dataset evaluacin (corregido).csv”。这些文件可能包含不同类型的数据，例如参与者数据集、模型预测结果、测试集和训练集。
来源信息：数据来源于公开数据，具体来源未明确。已进行数据处理，例如“corregido”可能表示数据已进行校正。
该数据集适合用于油气井性能预测、产量预测、压力分析等研究和应用。
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：适用于油气工程、数据科学与机器学习交叉领域的学术研究，如油气井产量预测、井位压力预测、井位性能评估等。
行业应用：为石油天然气行业提供数据支持，尤其适用于油气井的优化管理、生产效率提升、风险评估等方面。
决策支持：支持油气田的开发决策、生产计划制定、设备维护策略优化等。
教育和培训：作为油气工程、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解油气井数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索油气井的工程参数与性能之间的关系，预测油气井的产量和压力变化，帮助用户优化生产决策，提高生产效率。
