XGBoost算法在致密砂岩气储层测井解释中的应用

• 作者: 任浩 倪俊 肖逸飞 闫星宇 顾汉明
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 致密砂岩气储层 机器学习 XGBoost算法 测井解释
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 测井技术应用
• 页码范围: 447-455,前插7
• 页数: 10页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2019.02.024

摘要

传统单一模型的机器学习方法用于致密砂岩气储层测井解释时存在多解性,为此,将XGBoost算法应用于致密砂岩气储层测井解释.基于A工区测井解释资料,以不同种类的测井资料作为输入变量,通过XGBoost算法建立回归预测模型,预测该区孔隙度与渗透率参数,并探讨了XGBoost算法中各类参数的优化.以准确率指标为评价标准,通过XGBoost算法建立的分类预测模型对该区储层类型进行预测,同时与随机森林方法和支持向量机算法进行比较,XGBoost算法的预测效果较好.结果表明XGBoost算法能准确地预测孔隙度、渗透率并对该工区致密砂岩气层进行有效识别.