近年来,计算机技术的飞速发展,使其在各个行业的应用愈加广泛,尤其是在非常规矿产资源勘探方面。页岩油资源潜力巨大,备受各国重视,但是目前页岩油接续勘探钻孔寻优方法落后,考虑影响因素不全面,所以研究如何利用好数据分析,改进传统方法的片面性和缺陷势在必行。本文针对目前的油页岩接续勘探钻孔位置优选方法存在的问题,设计了 一种采用参数插值和极值寻优的油页岩接续勘探钻孔位置优选方法。首先,根据油页岩原始数据信息,分析数据特征,确定页岩油储量影响因素,此过程会全面考虑影响页岩油赋存的现有因素;接着采用机器学习方法建立页岩油储量与各影响因素间的函数依赖关系,并对建立的关系模型进行验证;然后根据实际勘探数据特征灵活选择各影响因素和页岩油储量和参数的插值方法,对数据进行插值并丰富勘探孔数据集;最后对未勘探区初始化虚拟勘探钻孔进而优化迭代得出最优勘探孔的位置。本文通过数据集和自变量的选取、libsvm训练结果和预测、各参数插值方法对比和极值寻优过程实验验证了本文算法的有效性和准确性。此外本文还在实验验证过程中研究了油页岩赋存可能影响因素和油页岩的评价方法,支持向量机原理以及参数插值方法和选择原则等。在上述的方法基础上,根据前期研究成果,经过分析需求确定需求,编写需求文档和详细设计说明,完成系统架构设计和数据库设计,然后选择使用的软件架构和技术形成开发方案,搭建环境并完成界面设计和编码,最后对系统进行功能测试和进一步完善,完成基于GIS的油页岩钻孔数据管理分析系统的设计与开发。本文旨在通过页岩油接续勘探钻孔寻优方法为油页岩勘探提供指导和帮助,解决传统方法无法根据实际勘探区域特性优选下一个勘探孔位置的难题,进而降低页岩油的开发成本,为页岩油勘探技术的发展提供新方法与新思路。