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基于XGBoost算法的低渗透致密气井动静一体化分类模型

商永涛 寨硕 林新宇 李相亮 李辉 冯青

特种油气藏2023,Vol.30Issue(5):135-143,9.
特种油气藏2023,Vol.30Issue(5):135-143,9.DOI:10.3969/j.issn.1006-6535.2023.05.018

基于XGBoost算法的低渗透致密气井动静一体化分类模型

Dynamic and Static Integrated Classification Model for Low Permeability Tight Gas Wells Based on XGBoost Algorithm

商永涛 1寨硕 2林新宇 1李相亮 1李辉 1冯青1

作者信息

  • 1. 中海油田服务股份有限公司,天津 300459
  • 2. 成都理工大学,四川 成都 610059
  • 折叠

摘要

关键词

机器学习/气井分类/XGBoost算法/子米气田

Key words

machine learning/gas well classification/XGBoost algorithm/Zimi Gas Field

分类

能源科技

引用本文复制引用

商永涛,寨硕,林新宇,李相亮,李辉,冯青..基于XGBoost算法的低渗透致密气井动静一体化分类模型[J].特种油气藏,2023,30(5):135-143,9.

基金项目

国家自然科学基金"页岩储层纳米孔隙结构表征及渗流机理研究"(51304032) (51304032)

特种油气藏

OA北大核心CSCDCSTPCD

1006-6535

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