【摘 要】
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针对复杂岩性碳酸盐岩储层原有岩性识别方法精度较低、泛化能力不足、结果不稳定等问题,提出基于粗糙集-随机森林算法的复杂岩性识别方法。利用邻域粗糙集的属性约简选取岩性
【机 构】
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长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,长江大学非常规油气湖北省协同创新中心
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针对复杂岩性碳酸盐岩储层原有岩性识别方法精度较低、泛化能力不足、结果不稳定等问题,提出基于粗糙集-随机森林算法的复杂岩性识别方法。利用邻域粗糙集的属性约简选取岩性敏感曲线,在不影响岩性识别基础上将不必要曲线删除,能有效去除冗余信息;其次将筛选出的曲线作为随机森林模型输入,建立粗糙集-随机森林算法的岩性识别模型。通过对某区块502块岩心数据处理,该模型岩性判别率稳定到88.3%,比Fisher判别、Bayes判别等方法精度高,且实现简单,有较强泛化能力。该方法可作为复杂岩性储层岩性识别方法,为复杂岩性储层的
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