AdaBoost算法在致密砂岩水淹层识别中的应用

摘要：

目前各类水淹层的测井响应特征不明显,特别是致密砂岩水淹层测井曲线主要反映储层岩性特征,而反映储层流体性质的信息十分有限,导致水淹层解释多解性极强,传统的交会图技术、测井曲线对比分析等方法识别水淹级别精度低,严重影响油田开发生产.为此,本文提出了基于AdaBoost算法的预测模型,该算法分类速度快,不需要繁杂的调参过程,不会出现过拟合情况,应用多个弱分类器的线性组合,综合判断分类结果,能够有效地提高致密砂岩水淹级别的识别精度.首先,结合长庆油田长6段致密砂岩现场资料把水淹层细划分为未水淹、低水淹、中水淹、高水淹等4个水淹级别,并将这4个水淹类型拆解为二分类问题,通过不断的迭代得到样本分布,然后将弱分类器经过线性加权平均得到强分类器.该方法应用到长庆致密砂岩水淹层识别中,水淹层预测精度达88.7％,在研究常规测井资料水淹层识别中具有重要意义.

关键词：AdaBoost算法;分类器;致密砂岩;水淹层识别;线性组合

所属期刊栏目：33

分类号：TE132.1(石油、天然气地质与勘探)

在线出版日期：2021-08-25（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：62-69