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一种基于机器学习的有利区评价新方法

李克文; 周广悦; 路慎强; 郭俊 中国石油大学(华东); 山东青岛266580; 中国石化胜利油田分公司; 山东东营257022
  • 有利区预测
  • 地震属性
  • 岭回归
  • 逻辑斯谛回归

摘要:随着勘探技术的发展,有利区预测技术逐渐应用到储层和油藏的研究中。针对预测采用的地震数据存在无关及冗余属性,且地震属性与储层岩性关系不明确的问题,利用岭回归进行属性约简,逻辑斯谛回归进行分类,达到消除无关及冗余地震属性,获取泛化性强的分类模型目的,从而能够找到传统预测方法难以发现的复杂隐蔽油藏。研究结果表明,采用岭回归与逻辑斯谛回归相融合的算法在有利区预测中效果明显,分类准确率达到60. 0%以上。该研究能有效地对有利区进行分类识别,进而能够辅助勘探人员快速圈定有利目标,为准确打井提供依据,避免打空井造成的资源浪费。

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