基于XGBoost算法的复杂碳酸盐岩岩性测井识别

发布时间：2021-12-18 00:57

　　碳酸盐岩储层在形成过程中受到多种因素的影响,储层岩性复杂多样,基于测井资料对碳酸盐岩岩性识别具有重要意义。为了解决传统的测井岩性识别方法和机器学习方法对于复杂碳酸盐岩岩性识别准确率不高的问题,以廊固凹陷北部奥陶系碳酸盐岩为例,将XGBoost算法应用于复杂碳酸盐岩岩性识别,并将模型的性能与决策树C4.5算法和支持向量机算法进行对比。结果表明,采用的XGBoost算法的岩性识别模型对研究区碳酸盐岩岩性识别的准确率达到了88.18%,相较于决策树C4.5算法和支持向量机算法准确率均提高了10%左右,且由于XGBoost算法采用多线程和分布式计算的方法,使得训练时间大大缩短。基于XGBoost算法建立的岩性识别模型能够有效地识别复杂碳酸盐岩岩性,为复杂碳酸盐岩岩性的测井识别提供了新的思路。

【文章来源】： 岩性油气藏. 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 XGBoost算法的原理
2 应用实例
    2.1 研究区概况
    2.2 样本构建
    2.3 数据处理
    2.4 模型应用及对比
        2.4.1 模型参数设置
        2.4.2 实验结果及方法对比
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]低渗-特低渗白云岩储层成岩相分析及测井识别——以伊陕斜坡马五段为例 [J]. 李百强,张小莉,王起琮,郭彬程,郭艳琴,尚晓庆,程浩,卢俊辉,赵希.  岩性油气藏. 2019(05)
[2]基于SOM和模糊识别的复杂碳酸盐岩岩性识别 [J]. 仲鸿儒,成育红,林孟雄,高世臣,仲婷婷.  岩性油气藏. 2019(05)
[3]基于XGBoost算法的恒星/星系分类研究 [J]. 李超,张文辉,林基明.  天文学报. 2019(02)
[4]基于常规测井和成像测井的致密储层裂缝识别方法——以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组为例 [J]. 刘冬冬,杨东旭,张子亚,张晨,罗群,潘占昆,黄治鑫.  岩性油气藏. 2019(03)
[5]基于XGBoost的乳腺癌预测模型 [J]. 沈倩倩,邵峰晶,孙仁诚.  青岛大学学报(自然科学版). 2019(01)
[6]基于聚类和XGboost算法的心脏病预测 [J]. 刘宇,乔木.  计算机系统应用. 2019(01)
[7]基于Boosting Tree算法的测井岩性识别模型 [J]. 江凯,王守东,胡永静,浦世照,段航,王政文.  测井技术. 2018(04)
[8]基于矿物组合分类的碳酸盐岩储层岩性识别模型的建立 [J]. 罗菊兰,陈彦竹,高波,及成林,苗秀英.  国外测井技术. 2018(02)
[9]基于矿物组合分类的碳酸盐岩储层岩性识别模型的建立[J]. 罗菊兰,陈彦竹,高波,及成林,苗秀英.  国外测井技术. 2018 (02)
[10]四川盆地西北部栖霞组碳酸盐岩储层特征及主控因素 [J]. 关新,陈世加,苏旺,乐幸福,张浩然.  岩性油气藏. 2018(02)



本文编号：3541303