机器学习AdaBoost.M2算法在砂砾岩流体识别中的应用

作者：陈钢花; 梁莎莎; 王军; 祗淑华; 诸葛月英; 刘有基

来源：石油地球物理勘探, 2019, 54(06): 1357-1177.

DOI：10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2019.06.020

• 机器学习
• AdaBoost.M2算法
• 砂砾岩
• 流体识别

由于砾石成分复杂、孔隙结构多样、非均质性强,流体对测井响应的影响远小于岩石骨架,导致常规测井技术识别砂砾岩中的流体比较困难。为此,提出将机器学习AdaBoost.M2算法运用于砂砾岩流体识别中。应用该算法,结合试油、试采资料,将K类多流体类型拆解为K-1个二分类问题,通过多轮迭代得到样本分布,然后调用决策树算法作为弱学习算法自动得到分类器ht进行判别。将该方法应用于A研究区砂砾岩流体识别中,样本回判准确率为95%,测试准确率达91.5%,证明了该方法的适用性,为常规测井识别砂砾岩流体性质提供了新的方法,对油气开采具有一定的指导意义。

• 单位
  中国石油集团测井有限公司; 中国石油大学（华东）