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摘要
为克服当前孔隙度预测中存在的不足，提高预测精度，提出网格搜索法和粒子群算法寻优的XGBoost算法，利用其构建孔隙度预测模型。通过网格搜索法确定孔隙度预测中XGBoost算法3个整型超参数的最优值和5个浮点型超参数的取值范围，之后基于已确定的取值范围应用粒子群算法获得5个浮点型超参数的最优值，建立基于网格搜索法和粒子群算法寻优的XGBoost算法的孔隙度预测模型。与其他孔隙度预测方法相比，该方法解决了以往孔隙度预测中测井解释方法主观性强、推广性差，机器学习方法泛化能力不足等问题，所建立孔隙度预测模型的精度也有较大提高，对我国陕北地区油田乃至全国其他地区油田孔隙度预测模型的构建具有一定的参考价值。
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单位西安石油大学; 长庆油田公司勘探开发研究院
