【摘 要】
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获取油页岩含油率是油页岩资源评价的重要步骤,传统从测井曲线计算油页岩含油率多采用回归模型,但存在误差大或过拟合的局限性和弱点.本文尝试结合大数据概念的数据挖掘算法
【机 构】
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吉林大学地球科学学院,油页岩与共生能源矿产吉林省重点实验室,东北亚生物演化与环境教育部重点实验室
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获取油页岩含油率是油页岩资源评价的重要步骤,传统从测井曲线计算油页岩含油率多采用回归模型,但存在误差大或过拟合的局限性和弱点.本文尝试结合大数据概念的数据挖掘算法和测井应用知识进行油页岩含油率定量计算,提高含油率计算的精度以及模型的泛化性.利用改进的ΔlogR技术获得DTs、DENs、GRs作为解释变量.采用数据挖掘算法——支持向量回归进行定量计算油页岩含油率能够大幅提高泛化性和精度,获得模型训练样本R~2得分为0.82,测试样本R2得分可达0.70,拟合精度较高.支持向量回归模型比传统回归模型泛化能力更
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