成果介绍
本发明涉及一种低阻页岩含气量预测的融合模型方法。
成果亮点
包括以下步骤:S1:整理目标工区页岩气井的测井数据,使用LOF算法进行测井数据异常值检测,利用均值和众数对异常值进行替换;S2:利用最大最小值法对测井数据进行归一化处理;S3:结合地球物理测井知识和斯皮尔曼法筛选输入模型的测井数据类型;S4:利用S3处理后的数据,建立测井数据到岩心含气量间的随机森林、XGBoost和深度神经网络模型;S5:利用Stacking模型融合策略,将S4中的三模型融合,建立泛化性能更佳的低阻页岩含气量预测机器学习模型;本专利从新颖和适用角度出发,基于Stacking模型融合策略,设计了一种可高效预测低阻页岩含气量的机器学习方法,为低阻页岩气开发策略制定提供参考。
团队介绍
杨桃,唐洪明,汪敏,廖纪佳,冯于恬,冷钇江,石学文,刘佳,郭鑫平
成果资料