基于随机森林算法的煤层预测方法研究

• 作者: 林龙生 王文文
• 来源期刊: 煤炭技术
• 关键词: 煤层 机器学习 钻井
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 采矿与井巷工程|Mining and Mine Engineering
• 页码范围: 20-21
• 页数: 2页
• 分类号: P618
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2021.07.006

摘要

煤层的识别对于煤层气的开发至关重要,使用密度测井是煤层识别的主要工具,但它增加了运行的成本.采用随机森林机器学习方法从钻井数据中识别煤,能够大大降低勘探成本.通过与实测密度测井验证,所有井的煤层识别率均超过90％,这表明机器学习方法是识别煤层并减少测井成本的有效方法.