基于机器学习的总有机碳含量测井预测方法对比研究OACSTPCD
Comparative Study on Total Organic Carbon Content Logging Prediction Method Based on Machine Learning
川中中二叠统茅口组一段发育岩性复杂、纵向变化大,总有机碳含量预测影响因素多、难度大,探索最适合该地区总有机碳含量预测的高精确度预测方法尤为重要.基于皮尔逊相关系数矩阵进行了总有机碳含量预测敏感参数选取,利用多层前馈神经网络、支持向量机和XGBoost算法这3种机器学习方法进行建模,并与常规Δlog R法计算总有机碳含量的结果进行对比分析.结果表明:应用敏感特征挖掘方法优选出了与总有机碳含量相关性高的自然伽马、电阻率、声波时差、补偿密度、补偿中子测…查看全部>>
The lithology of the first member of the Maokou formation in the Middle Permian of Central Sichuan is complex and the longitudinal variation is large.There are many influencing factors and difficulty in the prediction of total organic carbon content,so it is particularly important to explore the most suitable high-precision prediction method for the prediction of total organic carbon content in this area.In this paper,the sensitive parameters for the predict…查看全部>>
唐生寿;杨斌;靳九龙;刘洪瑞;代兴宇;蒲金成
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《测井技术》 2024 (4)
428-437,10
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