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基于XGBOOST算法与特征工程的岩性及流体类型识别方法

摘要

本发明涉及一种基于XGBOOST算法与特征工程的岩性及流体类型识别方法,包括以下步骤:1)根据钻井或测井数据获取地层的岩性及流体类型标签以及对应的弹性参数数据构建岩性及流体类型‑弹性参数的学习样本;2)特征构造:根据弹性参数利用数学变换构造特征集合;3)特征选择:结合嵌入式特征选择与包裹式特征选择策略,在特征集合中选择最终的输入特征;4)通过XGBOOST算法构建多井岩性和流体识别的机器学习模型进行学习并输出岩性及流体类型识别结果与现有技术相比,本发明具有构造更多对岩性或流体敏感属性、兼顾了表达能力和泛化能力等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN111753871B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.12.16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 同济大学;

    申请/专利号CN202010392710.9

  • 申请日2020.05.11

  • 分类号G06K9/62;G06F30/27;G06N20/20;G06N3/08;G01V11/00;

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨宏泰

  • 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号

  • 入库时间 2022-12-29 02:05:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-16

    授权

    发明专利权授予

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