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基于XGBoost算法的v_(P)/v_(S)预测及其在储层检测中的应用
被引量：
2
1
作者
田仁飞
李山
+1 位作者
刘涛
景洋
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期653-663,共11页
鄂尔多斯盆地碳酸盐岩地层蕴含着丰富的油气资源。在勘探实践中发现,大牛地气田马家沟组断层发育、断距小,类型多样且成因复杂,给勘探、开发带来了较多挑战。为了应对这些挑战,提高储层预测的精度变得至关重要。在分析大牛地气田敏感弹...
鄂尔多斯盆地碳酸盐岩地层蕴含着丰富的油气资源。在勘探实践中发现,大牛地气田马家沟组断层发育、断距小,类型多样且成因复杂,给勘探、开发带来了较多挑战。为了应对这些挑战,提高储层预测的精度变得至关重要。在分析大牛地气田敏感弹性参数的基础上,建立地震属性与储层纵横波速度比(v_(P)/v_(S))的关系,提出一种基于XGBoost算法的地震多属性v_(P)/v_(S)预测方法。为了进一步提升XGBoost算法的预测精度和泛化能力,采用贝叶斯算法对XGBoost算法的超参数进行优化,从而找到最佳的超参数组合,以确保模型在训练集和测试集上的性能均能得到提升。将XGBoost算法应用于Marmousi 2模型进行横波速度预测,预测值与实际值相关系数超过0.88,而均方误差、平均绝对百分比误差分别低于6.55×10^(-7)和4%,验证了该方法的准确性和可靠性。在鄂尔多斯盆地大牛地气田,应用该方法获得的v_(P)/v_(S)成功识别出含气储层,结果与实际钻井数据一致。理论模型和实际数据应用结果表明,XGBoost作为一种强大的机器学习算法预测精度较高,为直接由叠后地震属性预测v_(P)/v_(S)提供了一种有效的途径。
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关键词
横波速度
碳酸盐岩储层
地震属性
XGBoost算法
纵横波速度比(v_(P)/v_(S))
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职称材料
题名
基于XGBoost算法的v_(P)/v_(S)预测及其在储层检测中的应用
被引量：
2
1
作者
田仁飞
李山
刘涛
景洋
机构
成都理工大学地球物理学院
中国石油大庆油田公司呼伦贝尔分公司
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期653-663,共11页
基金
国家自然科学基金项目“准噶尔盆地春光区块岩性油藏倒频域烃类检测方法研究”(41304080)资助。
文摘
鄂尔多斯盆地碳酸盐岩地层蕴含着丰富的油气资源。在勘探实践中发现,大牛地气田马家沟组断层发育、断距小,类型多样且成因复杂,给勘探、开发带来了较多挑战。为了应对这些挑战,提高储层预测的精度变得至关重要。在分析大牛地气田敏感弹性参数的基础上,建立地震属性与储层纵横波速度比(v_(P)/v_(S))的关系,提出一种基于XGBoost算法的地震多属性v_(P)/v_(S)预测方法。为了进一步提升XGBoost算法的预测精度和泛化能力,采用贝叶斯算法对XGBoost算法的超参数进行优化,从而找到最佳的超参数组合,以确保模型在训练集和测试集上的性能均能得到提升。将XGBoost算法应用于Marmousi 2模型进行横波速度预测,预测值与实际值相关系数超过0.88,而均方误差、平均绝对百分比误差分别低于6.55×10^(-7)和4%,验证了该方法的准确性和可靠性。在鄂尔多斯盆地大牛地气田,应用该方法获得的v_(P)/v_(S)成功识别出含气储层,结果与实际钻井数据一致。理论模型和实际数据应用结果表明,XGBoost作为一种强大的机器学习算法预测精度较高,为直接由叠后地震属性预测v_(P)/v_(S)提供了一种有效的途径。
关键词
横波速度
碳酸盐岩储层
地震属性
XGBoost算法
纵横波速度比(v_(P)/v_(S))
Keywords
shear wave velocity
carbonate reservoir prediction
seismic attributes
XGBoost
algorithm
the ve‑locity ratio of
compression
al to shear wavesv_(P)/v_(S)
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost算法的v_(P)/v_(S)预测及其在储层检测中的应用
田仁飞
李山
刘涛
景洋
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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