【摘 要】
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为提高测井岩性分类的精度和效率,基于不同岩性在测井响应特征中的差异,笔者利用随机森林算法对测井数据进行岩性自动分类识别,并对不同变量在岩性分类中的重要性予以分析。
【基金项目】
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中国地质科学院项目(3S2170034422)
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为提高测井岩性分类的精度和效率,基于不同岩性在测井响应特征中的差异,笔者利用随机森林算法对测井数据进行岩性自动分类识别,并对不同变量在岩性分类中的重要性予以分析。以松辽盆地大庆长垣南端某铀矿矿区钻孔数据为例,识别研究区钻孔数据的岩性类别,随机森林算法的预测准确率达88.67%,电阻率和自然电位在岩性分类中的重要性较高。结果表明,相较于支持向量机方法,随机森林算法的预测准确率更高,是一种高效且准确的岩性分类方法。
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