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基于FL-XGBoost算法的砂泥岩识别方法——以胜利油田牛庄地区为例

彭英 李克文 朱应科 徐志峰 杨澎涛 孙秀玲

油气地质与采收率2023,Vol.30Issue(1):76-85,10.
油气地质与采收率2023,Vol.30Issue(1):76-85,10.DOI:10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.202205031

基于FL-XGBoost算法的砂泥岩识别方法——以胜利油田牛庄地区为例

FL-XGBoost algorithm-based method for identifying sandstone and mudstone:A case study of Niuzhuang area in Shengli Oilfield

彭英 1李克文 2朱应科 1徐志峰 2杨澎涛 1孙秀玲3

作者信息

  • 1. 中国石化胜利油田分公司物探研究院,山东东营257000
  • 2. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580
  • 3. 山东胜软科技股份有限公司,山东东营257000
  • 折叠

摘要

关键词

FL-XGBoost算法/迭代决策树/机器学习/砂泥岩识别/测井资料

分类

能源科技

引用本文复制引用

彭英,李克文,朱应科,徐志峰,杨澎涛,孙秀玲..基于FL-XGBoost算法的砂泥岩识别方法——以胜利油田牛庄地区为例[J].油气地质与采收率,2023,30(1):76-85,10.

基金项目

国家自然科学基金项目"储层天然气水合物相变和渗流多场时空演化规律"(51991365),山东省自然科学基金项目"基于多源数据融合的浊积岩有效储层预测方法"(ZR2021MF082). (51991365)

油气地质与采收率

OA北大核心CSCDCSTPCD

1009-9603

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