【摘 要】
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AVO技术可用于含气储层的识别,对油气勘探具有重要意义。人工识别储层AVO类型人为干扰因素较大,识别精度较低且耗时较长。由此,本文引入随机森林算法,利用Bootstrap重复抽样
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“深层碳酸盐岩储层流体地震预测理论与方法(编号:U1562111)”,“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测(编号:41774142)”部分研究成果
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AVO技术可用于含气储层的识别,对油气勘探具有重要意义。人工识别储层AVO类型人为干扰因素较大,识别精度较低且耗时较长。由此,本文引入随机森林算法,利用Bootstrap重复抽样及枝叶节点分裂等技术生成大量决策树分类器,通过统计所有决策树的分类结果实现对储层AVO类型的判别。首先,基于工区内测井数据建立速度密度模型;其次,利用Shuey近似公式计算AVO曲线并获得该曲线对应的拟合多项式;第三,根据拟合多项式提取形态特征参数作为随机森林算法的训练数据集输入参数,将人工AVO类型识别结果作为输出参数,训练并得
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