| 基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法 |
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| 引用本文： | 徐鹏晔.基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法[J].油气地质与采收率,2022,29(1):113-120. |
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| 作者姓名： | 徐鹏晔 |
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| 作者单位： | 中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院，山东东营257015 |
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| 基金项目： | 中国石化科技攻关项目“基于大数据技术的油藏精细表征方法研究”（P20071-1）。 |
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| 摘 要： | 老油田开发井数多、纵向上多套层系发育、油水关系复杂,地层对比人工解释工作量大、多解性强.常规大数据研究思路将多条测井曲线和分层样本标签通过选定的一种机器学习方法一次性建立样本预测模型,该方法预测模型精度低、收敛困难.针对性地提出了一种基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法,优选对地质分层敏感的测井曲线作为特征参数...
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| 关 键 词： | 小层智能划分 机器学习 数据驱动 滑动时窗 随机森林 |
Small layer intelligent division method based on data-driven and cyclic sliding time window |
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| XU Pengye.Small layer intelligent division method based on data-driven and cyclic sliding time window[J].Petroleum Geology and Recovery Efficiency,2022,29(1):113-120. |
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| Authors: | XU Pengye |
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| Affiliation: | (Exploration and Development Research Institute,Shengli Oilfield Company,SINOPEC,Dongying City,Shandong Province,257015,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | small layer intelligent division machine learning data-driven sliding time window random forest |
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