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基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法
基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法
作者:
徐鹏晔
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
小层智能划分
机器学习
数据驱动
滑动时窗
随机森林
摘要:
老油田开发井数多、纵向上多套层系发育、油水关系复杂,地层对比人工解释工作量大、多解性强.常规大数据研究思路将多条测井曲线和分层样本标签通过选定的一种机器学习方法一次性建立样本预测模型,该方法预测模型精度低、收敛困难.针对性地提出了一种基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法,优选对地质分层敏感的测井曲线作为特征参数,为丰富样本库采取"窗口对点"的循环滑动时窗方法多次进行样本数据采集,通过优化不同机器学习方法的超参数,得到最佳训练模型,使用该模型对小层智能划分结果进行预测.分析结果表明,滑动时窗长度为20、步长为2时进行样本采集,基于随机森林方法构建的小层智能划分模型预测准确率达88.4%,优于常规一次性建模预测方法,取得最优的测试效果.
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文献信息
篇名
基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法
来源期刊
油气地质与采收率
学科
工学
关键词
小层智能划分
机器学习
数据驱动
滑动时窗
随机森林
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
113-120
页数
8页
分类号
TE319
字数
语种
中文
DOI
10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2022.01.014
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
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同被引文献
(0)
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2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
小层智能划分
机器学习
数据驱动
滑动时窗
随机森林
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油气地质与采收率
主办单位:
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-9603
CN:
37-1359/TE
开本:
大16开
出版地:
山东省东营市聊城路3号
邮发代号:
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
3486
总下载数(次)
3
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