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题名基于梯度提升决策树(GBDT)的低阻油层识别
被引量：1
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作者
牛庆威
张如玉
白雨昊
穆有德
王宇辰
吴傲
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机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
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出处
《计算机与数字工程》
2023年第6期1428-1432,共5页
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文摘
随着油田勘探程度的不断深入,低阻油层的开发逐渐成为油田增产的主要来源之一。低阻层是一种非常规储层,其含油性受多方面因素影响,常规的测井解释方法比较简单且对数据样本要求较高。于是,论文提出了一种基于梯度提升决策树(GBDT)的低阻油层识别方法。通过提取低阻层测井曲线中的数理特征,形成测井曲线特征集。再利用决策树算法,筛选出区分低阻油层和水层的重要特征,作为GBDT模型的输入,构建低阻油层识别模型。论文应用该模型,对**油田的低阻层进行识别,识别结果经多名石油专家论证,准确率高达90%,能够降低人工识别的成本以及因主观判别错误造成的损失,进一步提高油田的经济效益。
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关键词
GBDT
决策树
特征提取
特征筛选
低阻油层识别
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Keywords
GBDT
decision tree
feature extraction
feature screening
identification of low resistivity reservoir
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分类号
TE349
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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