AdaBoost算法在致密砂岩水淹层识别中的应用北大核心CSCD

目前各类水淹层的测井响应特征不明显,特别是致密砂岩水淹层测井曲线主要反映储层岩性特征,而反映储层流体性质的信息十分有限,导致水淹层解释多解性极强,传统的交会图技术、测井曲线对比分析等方法识别水淹级别精度低,严重影响油田开发生产。为此,本文提出了基于AdaBoost算法的预测模型,该算法分类速度快,不需要繁杂的调参过程,不会出现过拟合情况,应用多个弱分类器的线性组合,综合判断分类结果,能够有效地提高致密砂岩水淹级别的识别精度。首先,结合长庆油田长6段致密砂岩现场资料把水淹层细划分为未水淹、低水淹、中水淹、高水淹等4个水淹级别,并将这4个水淹类型拆解为二分类问题,通过不断的迭代得到样本分布,然后将弱分类器经过线性加权平均得到强分类器。该方法应用到长庆致密砂岩水淹层识别中,水淹层预测精度达88.7%,在研究常规测井资料水淹层识别中具有重要意义。