期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于SMOTE采样和集成学习的低渗透率储层流体性质识别方法
1
作者 杨文凯 孙建孟 +2 位作者 杜钦波 张宇昆 罗歆 《测井技术》 2025年第1期1-9,共9页
目前低渗透率储层是我国油气开发领域的重点,其流体性质的识别对油田勘探开发具有重要指导意义。低渗透率储层岩石物理特征复杂、测井响应特征表现不明显,导致流体性质识别困难。集成学习因其强大的非线性能力和高效性成为储层智能评价... 目前低渗透率储层是我国油气开发领域的重点,其流体性质的识别对油田勘探开发具有重要指导意义。低渗透率储层岩石物理特征复杂、测井响应特征表现不明显,导致流体性质识别困难。集成学习因其强大的非线性能力和高效性成为储层智能评价的有力工具,但最终评价效果受限于样本质量。针对低渗透率储层的标签数据分布不均匀和稀缺的问题,提出了一种基于SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)采样和集成学习的低渗透率储层流体性质识别方法。利用SMOTE采样合理增加岩心标签数据,以符合集成学习模型的训练需求,进而优选集成学习模型,实现对低渗透率储层流体性质的准确识别。基于SMOTE采样和集成学习的流体识别方法在东营凹陷Y9XX井组的应用结果表明,该方法能有效识别低渗透率储层的流体性质,其准确率达87.44%。在此基础上,对东营凹陷的Y94X井进行盲井测试,最终的分类结果满足实际测井解释对精度的需求。SMOTE采样结合集成学习的流体识别模式为后续机器学习在储层评价的广泛应用提供了依据。 展开更多
关键词 流体性质识别 集成学习 SMOTE采样 样本不均匀 东营凹陷
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部