基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

摘要：

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别.首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别.研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75％以上.在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别.

关键词：随钻油气水层识别、机器学习、支持向量机、随机森林算法、模型优选

所属期刊栏目：34

分类号：TE319(油气田开发与开采)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目“致密油体积压裂缝网形成及多重介质流固全耦合流动模拟”51704235;陕西省高校科协青年人才托举计划“非常规储层体积压裂缝网形成机制及扩展模拟”20180417

在线出版日期：2019-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：79-85,90