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基于XGBoost的低渗油田储层粒度预测 被引量：5
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作者 李建平 张小庆 李莹 《计算机系统应用》 2022年第2期241-245,共5页
针对低渗油田储层粒度预测问题,本文提出利用机器学习中的极致剃度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)来对低渗油田储层粒度进行预测的方案.首先,根据问题构建合适的XGBoost模型,然后根据已有的岩心储层粒度特征值与其余测井信... 针对低渗油田储层粒度预测问题,本文提出利用机器学习中的极致剃度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)来对低渗油田储层粒度进行预测的方案.首先,根据问题构建合适的XGBoost模型,然后根据已有的岩心储层粒度特征值与其余测井信息的关系,选取适用于粒度预测的测井曲线建立样本库,最后利用样本库数据对建立的XGBoost模型进行训练,训练后的模型即可预测研究区域未知的储层粒度特征.结果表明,本文所设计的XGBoost模型对低渗油田的储层粒度预测方案在计算效率、预测准确率等方面均优于BP神经网络. 展开更多
关键词 机器学习 神经网络 XGBoost 储层粒度
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