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基于改进Q-learning算法的XGBoost模型智能预测页岩断裂韧性

张艳王宗勇张豪吴建成祝春波吴高平

长江大学学报(自然科学版)2025，Vol.22Issue(5)：P.58-65,8.

张艳 ¹王宗勇 ²张豪 ²吴建成 ³祝春波 ³吴高平³

作者信息

1. 长江大学石油工程学院,湖北武汉430100 油气钻完井技术国家工程研究中心,湖北武汉430100 油气资源与工程全国重点实验室(中国石油大学(北京)),北京102249
2. 长江大学石油工程学院,湖北武汉430100 油气钻完井技术国家工程研究中心,湖北武汉430100
3. 中国石油大庆油田有限责任公司第九采油厂,黑龙江大庆163000
折叠

断裂韧性/测井数据/智能算法/Q-learning/XGBoost/压裂设计

能源科技

张艳,王宗勇,张豪,吴建成,祝春波,吴高平..基于改进Q-learning算法的XGBoost模型智能预测页岩断裂韧性[J].长江大学学报(自然科学版),2025,22(5):P.58-65,8.

油气资源与工程全国重点实验室开放课题“页岩油储层井壁失稳机理及对策技术研究”(PRE/open-2307)。（PRE/open-2307）

ISSN：1673-1409

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