本文關(guān)鍵詞： 隨機(jī)森林回歸 地震屬性 特征參數(shù) 儲(chǔ)層預(yù)測(cè)　出處：《石油地球物理勘探》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的復(fù)雜非線性及穩(wěn)定性問題,將隨機(jī)森林回歸算法引入到地震儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中,建立地震屬性與儲(chǔ)層特征參數(shù)之間的非線性關(guān)系。以多種不同的地震屬性為基礎(chǔ),通過構(gòu)建井旁道地震屬性與特征參數(shù)的回歸森林模型進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測(cè),以預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方根誤差值為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),分析隨機(jī)森林回歸算法在地震儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的特點(diǎn)。將本方法應(yīng)用于某陸地工區(qū)的自然電位預(yù)測(cè)和某海上工區(qū)的自然伽馬預(yù)測(cè),并與支持向量回歸機(jī)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)對(duì)比,結(jié)果表明,盡管地震數(shù)據(jù)受到較強(qiáng)噪聲的影響,隨機(jī)森林方法仍可較好地刻畫出儲(chǔ)層的三角洲前緣沉積特征,表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性和較高準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Aiming at the complex nonlinear and stability problems of reservoir prediction, stochastic forest regression algorithm is introduced into seismic reservoir prediction. The nonlinear relationship between seismic attributes and reservoir characteristic parameters is established. Based on different seismic attributes, reservoir prediction is carried out by constructing a regression forest model between seismic attributes and characteristic parameters. The root mean square error between the predicted value and the actual value is taken as the evaluation criterion. The characteristics of stochastic forest regression algorithm in seismic reservoir prediction are analyzed. The method is applied to the prediction of natural potential in a land area and natural gamma prediction in an offshore area. Compared with the prediction results of support vector regression machine, the results show that, although the seismic data are affected by strong noise, the stochastic forest method can well depict the delta front sedimentary characteristics of reservoir. Show good stability and high accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;海洋國(guó)家實(shí)驗(yàn)室海洋礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)與探測(cè)技術(shù)功能實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41674125)資助
【分類號(hào)】：P631.44
【正文快照】： 1　引言為了克服單一模型的局限性,集成的思想被逐漸被引入到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中[1],人們提出了一系列的算法和方法,如Boosting方法[2]、AdaBoosting算法[3]、Bagging方法[4]、隨機(jī)決策森林法[5]、隨機(jī)子空間方法[6]、隨機(jī)分割選取法[7]等。隨機(jī)森林法(Random　Forests,RF)于2001

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本文編號(hào)：1452600