基于特征加权的KNN模型岩性识别方法OACSTPCD
A method for identifying lithology based on a feature-weighted KNN model
岩性识别是一项重要的地质工作,为固体矿产勘探与油气勘探奠定了坚实的地质基础.岩石物性是连接岩性和地球物理场的桥梁,可以通过物性之间的差异进行岩性识别,但不同岩石的物性数据往往存在一定重合,仅靠交会图无法准确地识别岩性.KNN(K近邻)模型是一种简单、直接的机器学习方法,准确度和灵敏度都很高,适用于多分类问题.基于此,本文将基于特征加权的KNN模型引入岩性识别中,该方法将传统KNN模型与属性特征的信息增益相结合,对不同特征赋予不同权重,可以直观地反…查看全部>>
Lithology identification,as a major geological task,strongly underpins the exploration of solid minerals,oil,and gas.Since the physical properties of rocks bridge lithologies and geophysical fields,their differences can be used for lithology identification.How-ever,the physical property data of different rocks frequently overlap to some extent,posing challenges to accurate lithology identifica-tion using cross plots alone.The K-nearest neighbor(KNN)model is …查看全部>>
郭雨姗;王万银
长安大学 地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054长安大学 地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054||中国科学院 海洋地质与环境重点实验室,山东 青岛 266071||海洋油气勘探国家工程研究中心,北京 100028
地质学
KNN岩性识别信息增益特征权重
KNNlithology identificationinformation gainfeature weight
《物探与化探》 2024 (2)
428-436,9
中海石油有限公司科技项目"中国近海盆地潜在富油凹陷资源潜力、成藏机制与突破方向"之课题"中国近海潜在富油凹陷深部构造差异性研究"项目(CCL2021RCPS0167KQN)
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