【摘 要】
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为了建立合理准确的川南五峰组—龙马溪组页岩TOC含量预测方法,以长宁、泸州等地区的测井曲线及17口井实测TOC含量数据为基础,利用主成分分析法对这些资料进行预处理,基于BP神经网络和梯度提升决策树(GBDT)方法建立2种TOC含量预测模型,并将之与传统TOC含量预测方法进行对比.结果表明:①2种新模型的准确度均高于传统方法,预测结果与实际值吻合度均满足要求.②与BP神经网络模型相比,GBDT预测精度更高,均方根误差仅为0.0387.利用GBDT方法所建立的TOC含量预测模型具有低成本、高效、连续等特点,能
【机 构】
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中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京102249;中国石油大学(北京)非常规油气科学技术研究院,北京102249;中国石油西南油气田公司页岩气研究院,成都610051
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为了建立合理准确的川南五峰组—龙马溪组页岩TOC含量预测方法,以长宁、泸州等地区的测井曲线及17口井实测TOC含量数据为基础,利用主成分分析法对这些资料进行预处理,基于BP神经网络和梯度提升决策树(GBDT)方法建立2种TOC含量预测模型,并将之与传统TOC含量预测方法进行对比.结果表明:①2种新模型的准确度均高于传统方法,预测结果与实际值吻合度均满足要求.②与BP神经网络模型相比,GBDT预测精度更高,均方根误差仅为0.0387.利用GBDT方法所建立的TOC含量预测模型具有低成本、高效、连续等特点,能够快速准确地预测目的层TOC含量.该成果可为提高页岩油气勘探开发效率提供有效技术支撑.
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