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基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的砂岩储层相控孔隙度预测
被引量：
12
1
作者
魏国华
韩宏伟
+2 位作者
刘浩杰
李明轩
袁三一
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期46-55,共10页
孔隙度是一种描述储层物性特征的重要参数。考虑砂岩与泥岩的孔隙度存在明显差异,提出了一种基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的相控孔隙度预测方法,以实现砂岩储层孔隙度的精细描述。首先利用少量具岩相标签的测井数据确定高斯混合...
孔隙度是一种描述储层物性特征的重要参数。考虑砂岩与泥岩的孔隙度存在明显差异,提出了一种基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的相控孔隙度预测方法,以实现砂岩储层孔隙度的精细描述。首先利用少量具岩相标签的测井数据确定高斯混合模型的初始聚类中心及对应的岩相类别;其次利用大量无标签测井数据优化高斯混合模型,实现砂岩与泥岩的准确划分;再次基于地质认识将泥岩孔隙度解释为固定的极小值,从而后续只开展砂岩孔隙度预测;然后将测井曲线拟合方法导出的孔隙度先验信息和测井敏感属性作为梯度提升树算法的多元输入信息,通过学习统计性岩石物理关系建立砂岩孔隙度的计算模型;最终根据岩相结果将砂岩段与泥岩段的孔隙度进行组合得到相控孔隙度。D油田的18口井数据测试结果表明:半监督高斯混合模型的岩相分类效果优于K均值、支持向量机、随机森林等机器学习算法,2口盲井的岩相分类准确率达到94.5%;所构建方法对2口盲井预测的相控孔隙度结果与真实孔隙度具有较高的一致性,平均相关系数达0.805。
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关键词
相控孔隙度预测
岩相划分
半监督高斯混合模型
梯度提升树
机器学习
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职称材料
基于双语词典的微博多类情感分析方法
被引量：
37
2
作者
栗雨晴
礼欣
+2 位作者
韩煦
宋丹丹
廖乐健
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2068-2073,共6页
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分...
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分析,以便更准确有效捕捉群体意见,及时发现社会舆论倾向.通过与多数投票算法、支持向量机算法、基于余弦距离的K近邻分类算法相比,本文提出的基于双语词典的多类情感分析模型具有良好的分类效果,其在分类准确率、F1值等方面都有明显提高.
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关键词
双语语义倾向性分析
半监督高斯混合模型
相对熵
情感词典
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职称材料
题名
基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的砂岩储层相控孔隙度预测
被引量：
12
1
作者
魏国华
韩宏伟
刘浩杰
李明轩
袁三一
机构
中国石化胜利油田分公司物探研究院
中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期46-55,共10页
基金
国家自然科学基金项目“五维叠前地震信息驱动的深度学习致密砂岩储层表征机制及含气性预测”(41974140)
中国石油天然气集团有限公司—中国石油大学(北京)战略合作科技专项“多源信息深度融合的储层预测和精细描述”(ZLZX2020-03)联合资助。
文摘
孔隙度是一种描述储层物性特征的重要参数。考虑砂岩与泥岩的孔隙度存在明显差异,提出了一种基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的相控孔隙度预测方法,以实现砂岩储层孔隙度的精细描述。首先利用少量具岩相标签的测井数据确定高斯混合模型的初始聚类中心及对应的岩相类别;其次利用大量无标签测井数据优化高斯混合模型,实现砂岩与泥岩的准确划分;再次基于地质认识将泥岩孔隙度解释为固定的极小值,从而后续只开展砂岩孔隙度预测;然后将测井曲线拟合方法导出的孔隙度先验信息和测井敏感属性作为梯度提升树算法的多元输入信息,通过学习统计性岩石物理关系建立砂岩孔隙度的计算模型;最终根据岩相结果将砂岩段与泥岩段的孔隙度进行组合得到相控孔隙度。D油田的18口井数据测试结果表明:半监督高斯混合模型的岩相分类效果优于K均值、支持向量机、随机森林等机器学习算法,2口盲井的岩相分类准确率达到94.5%;所构建方法对2口盲井预测的相控孔隙度结果与真实孔隙度具有较高的一致性,平均相关系数达0.805。
关键词
相控孔隙度预测
岩相划分
半监督高斯混合模型
梯度提升树
机器学习
Keywords
facies-controlled porosity prediction
lithofacies classification
semi-supervised Gaussian mixture model
gradient boosting tree
machine learning
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于双语词典的微博多类情感分析方法
被引量：
37
2
作者
栗雨晴
礼欣
韩煦
宋丹丹
廖乐健
机构
北京理工大学计算机学院
北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2068-2073,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2013CB329605)
国家自然科学基金(No.61300178)
文摘
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分析,以便更准确有效捕捉群体意见,及时发现社会舆论倾向.通过与多数投票算法、支持向量机算法、基于余弦距离的K近邻分类算法相比,本文提出的基于双语词典的多类情感分析模型具有良好的分类效果,其在分类准确率、F1值等方面都有明显提高.
关键词
双语语义倾向性分析
半监督高斯混合模型
相对熵
情感词典
Keywords
bilingual semantic orientation analysis
semi-supervised gaussian mixture model（Semi-GMM）
Kull back-Leibler divergence
sentiment lexicon
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H085.5 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的砂岩储层相控孔隙度预测
魏国华
韩宏伟
刘浩杰
李明轩
袁三一
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双语词典的微博多类情感分析方法
栗雨晴
礼欣
韩煦
宋丹丹
廖乐健
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
37
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