基于委员会机器的总有机碳含量测井解释方法

论文摘要

页岩气藏作为一类非常重要的非常规油气藏,具有"自生自储自保"的特征,生烃潜力是评价页岩储层的重要指标。总有机碳含量对于反映页岩储层生烃潜力具有重要意义,利用测井数据进行总有机碳含量预测是被广泛使用的方法,这些方法主要有经验公式法、?logR法以及神经网络法,其中基于单一或多种测井数据的经验公式法仅利用相关性进行模型构建,结果并不可靠;?logR法对储集层的成熟度敏感,参数难以选择;神经网络法易过拟合、陷入局部极小以及泛化能力不佳,构建的模型不稳定。为此,本文通过BP神经网络、极限学习机和广义回归神经网络作为委员会机器专家,以加权平均算法为组合器构建回归委员会机器。将归一化后的敏感测井数据与相对应的标签数据作为输入进行训练,得到总有机碳含量计算模型。通过委员会机器和各专家训练性能的对比,结果证实委员会机器较各专家具有更低的相对误差和更加稳定的性能。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 白洋,谭茂金

关键词: 有机页岩,含量,机器学习,集成算法,留一交叉验证

来源: 2019年油气地球物理学术年会 2019-11-27

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地质学,石油天然气工业

单位: 中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室

分类号: P618.13;P631.81

DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.022986

页码: 481-484

总页数: 4

文件大小: 1370k

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标签：有机页岩论文;  含量论文;  机器学习论文;  集成算法论文;  留一交叉验证论文;