| 基于测井资料与优化通用向量机的煤层气含量预测模型 |
| |
| 引用本文： | 陈涛,丁海琨,张占松,郭建宏,谭辰阳,周雪晴,朱林奇.基于测井资料与优化通用向量机的煤层气含量预测模型[J].煤矿安全,2022(11):157-166. |
| |
| 作者姓名： | 陈涛 丁海琨 张占松 郭建宏 谭辰阳 周雪晴 朱林奇 |
| |
| 作者单位： | 1.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室430100;2.长江大学地球物理与石油资源学院430100;3.中国石油测井公司国际合作处710077;4.中国科学院深海科学与工程研究所572000; |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(42106213)；油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学)开放基金资助项目(K2021-03,K2021-08)。 |
| |
| 摘 要： | 为实现煤层含气量的高精度评价,合理地进行生产布局及高效勘探开发,以沁水煤田柿庄南区3号煤层含气量密闭取心实验数据为样本,提出了基于弹性网络优选测井曲线的改进的量子粒子群优化通用向量机混合预测模型EN-IQPSO-GVM。模型在煤层含气量测井响应特征和敏感性分析基础上,将弹性网络用于通用向量机模型特征输入参数的优选;提出了一种改进的量子粒子群算法优化GVM网络权值阈值,构建了基于弹性网络-改进量子粒子群算法的通用向量机煤层含气量预测模型;将该模型用于靶向区盲井煤层含气量预测,与相同优化策略下的支持向量机和BP神经网络模型及传统多元回归模型进行对比,分析该模型性能及适应性。结果表明:新模型盲井预测精度从21.83%减小到4.25%,具有更强的泛化能力,更适用于非均质性强的煤储层含气量高精度评价。
|
| 关 键 词： | 煤层气 含气量 Elastic Net 通用向量机 量子粒子群算法 测井参数 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
|
