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基于混合优化XGBoost算法的砂岩储层孔隙度预测

潘少伟 郑泽晨 雷建永 王亚玲

计算机应用与软件2023，Vol.40Issue(5)：103-109,206,8.
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计算机应用与软件2023，Vol.40Issue(5)：103-109,206,8.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2023.05.015

基于混合优化XGBoost算法的砂岩储层孔隙度预测

POROSITY PREDICTION OF SANDSTONE RESERVOIRS BASED ON HYBRID OPTIMIZATION XGBOOST ALGORITHM

潘少伟 1郑泽晨 1雷建永 2王亚玲3

作者信息

  • 1. 西安石油大学计算机学院 陕西 西安 710065
  • 2. 中国石油长庆油田公司第二采气厂 陕西 榆林 719000
  • 3. 中国石油长庆油田公司勘探开发研究院 陕西 西安 710018
  • 折叠

摘要

关键词

网格搜索/粒子群/XGBoost/寻优/孔隙度

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

潘少伟,郑泽晨,雷建永,王亚玲..基于混合优化XGBoost算法的砂岩储层孔隙度预测[J].计算机应用与软件,2023,40(5):103-109,206,8.

基金项目

陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-174,2020JM-534). （2019JM-174,2020JM-534）

计算机应用与软件

OA北大核心CSTPCD

1000-386X

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