简介： 本发明涉及一种基于机器学习算法应用于沉积地层的三维地质体构建方法，该方法可以避免有限稀疏地质数据导致建模结果不准确，质量不高，模型出现棱角、不光滑的情况，将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题，利用机器学习算法对已有真实地质数据进行训练，决策出最佳分类器以及控制分类器的最优超参数，通过训练过的最佳分类器预测出没有探测区域的地质信息，进行沉积地层三维模型构建，该方法可以提高地质三维模型对实际地层结构的还原度以及准确度，获得的三维模型也较为光滑、合理，同时过程简单、节约成本、建模速度快，具有实际的工程应用价值。