基于粗糙集—随机森林算法的复杂岩性识别

• 作者: 周雪晴 张占松 张宏悦 张超谟 朱林奇 聂昕
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 学科: 地球科学
• 关键词: 复杂岩性储层 碳酸盐岩 岩性识别 邻域粗糙集 随机森林
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 地球物理
• 页码范围: 127-133
• 页数: 7页
• 分类号: P631.8
• 字数: 4456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19597/J.ISSN.1000-3754.201703072

摘要

针对复杂岩性碳酸盐岩储层原有岩性识别方法精度较低、泛化能力不足、结果不稳定等问题,提出基于粗糙集-随机森林算法的复杂岩性识别方法.利用邻域粗糙集的属性约简选取岩性敏感曲线,在不影响岩性识别基础上将不必要曲线删除,能有效去除冗余信息;其次将筛选出的曲线作为随机森林模型输入,建立粗糙集-随机森林算法的岩性识别模型.通过对某区块502块岩心数据处理,该模型岩性判别率稳定到88.3％,比Fisher判别、Bayes判别等方法精度高,且实现简单,有较强泛化能力.该方法可作为复杂岩性储层岩性识别方法,为复杂岩性储层的勘探开发提供帮助.