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基于XGBoost的测井解释规则库自动获取方法
文献摘要：
传统的测井解释规则库的获取需专业研究人员以手工方式进行,存在繁琐、耗时等缺点,且技术熟练程度直接影响到解释评价效果,为此,提出了一种基于XGBoost的测井解释规则库自动获取或建立测井解释专家规则库的方法,将多种物理信息和地质参数作为输入特征,储层类别作为输出标签,通过引入XGBoost算法,经过学习得出地质参数与储层类别之间的关系模型.利用该模型,可以自动预测储层类别,进而建立测井解释规则库.胜利油田盐家永安地区某砂砾岩油气藏的砂砾岩测井解释评价结果表明,与支持向量机(SVM)算法和梯度提升决策树(GBDT)算法相比,本文方法具有更高的准确率和更高的计算效率.研究区老井复查结果表明:与手工获取规则库方法相比,本文方法较完整地提取了研究区内的知识规则,提升了测井解释的准确率.
文献关键词：
XGBoost;测井解释;决策树;模式识别;规则库;GBDT
中图分类号：
作者姓名：
邢强;张晋言;王镇方;马睿;姜文宗;刘宝弟;王延江
作者机构：
中石化经纬有限公司胜利测井公司,山东东营257096;中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)控制科学与工程学院,山东青岛266580
文献出处：
引用格式：
[1]邢强;张晋言;王镇方;马睿;姜文宗;刘宝弟;王延江-.基于XGBoost的测井解释规则库自动获取方法)[J].石油物探,2022(02):356-363
A类：
B类：
XGBoost,测井解释,解释规则,获取方法,专业研究,熟练程度,解释评价,评价效果,专家规则库,物理信息,地质参数,输入特征,储层,习得,关系模型,自动预测,胜利油田,永安,砂砾岩,油气藏,梯度提升决策树,GBDT,计算效率,老井复查,较完整,整地,模式识别
AB值：
0.300756
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