發(fā)布時間：2021-12-18 00:57

　　碳酸鹽巖儲層在形成過程中受到多種因素的影響,儲層巖性復(fù)雜多樣,基于測井資料對碳酸鹽巖巖性識別具有重要意義。為了解決傳統(tǒng)的測井巖性識別方法和機器學(xué)習(xí)方法對于復(fù)雜碳酸鹽巖巖性識別準確率不高的問題,以廊固凹陷北部奧陶系碳酸鹽巖為例,將XGBoost算法應(yīng)用于復(fù)雜碳酸鹽巖巖性識別,并將模型的性能與決策樹C4.5算法和支持向量機算法進行對比。結(jié)果表明,采用的XGBoost算法的巖性識別模型對研究區(qū)碳酸鹽巖巖性識別的準確率達到了88.18%,相較于決策樹C4.5算法和支持向量機算法準確率均提高了10%左右,且由于XGBoost算法采用多線程和分布式計算的方法,使得訓(xùn)練時間大大縮短。基于XGBoost算法建立的巖性識別模型能夠有效地識別復(fù)雜碳酸鹽巖巖性,為復(fù)雜碳酸鹽巖巖性的測井識別提供了新的思路。

【文章來源】： 巖性油氣藏. 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 XGBoost算法的原理
2 應(yīng)用實例
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 樣本構(gòu)建
    2.3 數(shù)據(jù)處理
    2.4 模型應(yīng)用及對比
        2.4.1 模型參數(shù)設(shè)置
        2.4.2 實驗結(jié)果及方法對比
3 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3541303