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摘要
致密砂岩储层因受成岩作用和裂缝分布等地质因素严重影响，其渗透率值很难用带有储层其他参数的显式来准确求取.根据测井解释理论，渗透率是储层地质因素的一种综合影响，从而也能看作是多种测井曲线的一种综合响应，可通过拟合测井曲线来预测.LightGBM模型在数据拟合方面表现出众，其计算效率被证明比传统拟合模型的更高，为此本文采用该模型来预测渗透率.由于该模型在建模时使用了较多的超参数，难以保证预测结果为最优，所以本文采用PSO技术对其进行优化，进而提出PSO-LightGBM.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层为验证对象，并通过设计两个实验来验证提出模型的预测能力.实验结果显示提出模型的预测结果误差和PSO-XGBoost的误差非常接近，都为最小，但PSO-XGBoost的耗时却约是提出模型的21倍.实验结果证明PSO-LightGBM能够在不失精度的情况下快速预测致密砂岩储层渗透率，是一种高效的渗透率拟合预测模型，在测井解释智能化研究方向上具有推广应用价值.
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