本文主要研究内容
作者杨笑,王志章,周子勇,魏周城,曲康,王翔宇,王如意（2019）在《基于参数优化AdaBoost算法的酸性火山岩岩性分类》一文中研究指出：岩性识别是火山岩油气藏勘探的基础,为提高长岭气田火山岩岩性识别的准确率,采用决策树、支持向量机、逻辑回归、AdaBoost-决策树、AdaBoost-支持向量机和AdaBoost-逻辑回归6种算法,对研究区酸性火山岩岩性进行分类与识别。通过分析研究区火山岩不同岩性的测井响应特征,选取了对火山岩岩性、组构和孔隙结构反应灵敏的12种岩石物理测井参数作为分类特征量。选择3口井中岩心分析和岩矿录井资料完整的7 150个测井数据作为数据集,并从中随机选取70%的数据作为训练集建立岩性识别模型,剩余30%的数据作为测试集。对6种算法建立的模型通过交叉验证进行参数优化及模型评价,对比不同算法与录井剖面的结果表明,AdaBoost-决策树算法可作为长岭气田利用常规测井资料识别火山岩岩性的有效手段,准确率可达90%以上。
Abstract
yan xing shi bie shi huo shan yan you qi cang kan tan de ji chu ,wei di gao chang ling qi tian huo shan yan yan xing shi bie de zhun que lv ,cai yong jue ce shu 、zhi chi xiang liang ji 、luo ji hui gui 、AdaBoost-jue ce shu 、AdaBoost-zhi chi xiang liang ji he AdaBoost-luo ji hui gui 6chong suan fa ,dui yan jiu ou suan xing huo shan yan yan xing jin hang fen lei yu shi bie 。tong guo fen xi yan jiu ou huo shan yan bu tong yan xing de ce jing xiang ying te zheng ,shua qu le dui huo shan yan yan xing 、zu gou he kong xi jie gou fan ying ling min de 12chong yan dan wu li ce jing can shu zuo wei fen lei te zheng liang 。shua ze 3kou jing zhong yan xin fen xi he yan kuang lu jing zi liao wan zheng de 7 150ge ce jing shu ju zuo wei shu ju ji ,bing cong zhong sui ji shua qu 70%de shu ju zuo wei xun lian ji jian li yan xing shi bie mo xing ,sheng yu 30%de shu ju zuo wei ce shi ji 。dui 6chong suan fa jian li de mo xing tong guo jiao cha yan zheng jin hang can shu you hua ji mo xing ping jia ,dui bi bu tong suan fa yu lu jing pou mian de jie guo biao ming ,AdaBoost-jue ce shu suan fa ke zuo wei chang ling qi tian li yong chang gui ce jing zi liao shi bie huo shan yan yan xing de you xiao shou duan ,zhun que lv ke da 90%yi shang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自石油学报的杨笑,王志章,周子勇,魏周城,曲康,王翔宇,王如意，发表于刊物石油学报2019年04期论文，是一篇关于火山岩论文,岩性识别论文,集成算法论文,算法论文,交叉验证论文,石油学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自石油学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。