基于集成学习的碳酸盐岩储集体类型划分——以塔河油田T615井组为例 |
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引用本文: | 蓝茜茜,张逸伦,康志宏,徐嘉宏,孟顺.基于集成学习的碳酸盐岩储集体类型划分——以塔河油田T615井组为例[J].科学技术与工程,2020,20(18):7231-7238. |
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作者姓名: | 蓝茜茜 张逸伦 康志宏 徐嘉宏 孟顺 |
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作者单位: | 中国地质大学 (北京) 能源学院, 北京 100083;北京大学地球与空间科学学院, 北京 100871 |
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基金项目: | “十三五”国家科技重大专项(2017ZX05009-001)、中国地质调查局地质调查项目(DD20190085) |
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摘 要: | 由于碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间复杂多变、测井响应特征模糊,导致仅利用常规测井解释方法无法准确划分储集体类型。因此,将集成学习技术引入,以多种资料建立的测井响应模式为基础,提出一种结合Boosting和Bagging集成策略的改进方法应用于碳酸盐岩储集体类型划分中。采用AdaBoost.M2算法,以机器学习中的支持向量机、决策树、浅层神经网络为基分类器构建3个强学习器,并结合Bagging并行策略进行组合优化,得到储集体类型的最终划分结果。将该方法应用于塔河油田碳酸盐岩储层T615井组,结果表明:相较其他单分类器和基于同质基分类器的强分类器,本文方法的综合分类正确率最高,达92.3%,且对该井组的4类储集体的分类正确率均保持在90.0%左右,分类结果满足实际测井资料解释的精度要求,展现了集成学习技术在碳酸盐岩储集体类型划分中良好的应用效果。
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关 键 词: | 碳酸盐岩储集体 集成学习 AdaBoost.M2 分类器耦合 塔河油田 T615井组 |
收稿时间: | 2020/1/12 0:00:00 |
修稿时间: | 2020/5/5 0:00:00 |
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