[发明专利]一种基于XGBoost特征选择的有利储层发育区预测方法

摘要

本发明公开了一种基于XGBoost特征选择的有利储层发育区预测方法，其特征在于利用规范化方法处理地震属性以及岩性剖面数据，通过对储层发育区的分类标准进行规定，形成带有类别标签的样本集；进而采用XGBoost算法对地震属性集进行特征选择，选择相关性大的地震属性构成关键属性集；最后采用支持向量机(SVM)分类算法对未知区域的储层发育区类别进行预测。本发明提供的方法可以有效的提高有利储层发育区预测的准确率，辅助地质人员快速地圈定有利目标。

主权项

1.一种基于XGBoost特征选择的有利储层发育区预测方法，其特征在于，包括以下步骤：从勘探数据库、地震数据体等数据源中提取地震属性以及岩性剖面数据，采用规范化方法Min‑Max标准化对地震属性进行预处理，将属性数值映射到[0,1]区间，获得样本集；根据时窗对应的深度范围内砂岩的累计厚度或者单层砂岩的连续厚度将类别标签划分为3类，分别是非有利储层发育区、储层发育区、有利储层发育区；采用XGBoost方法对所有地震属性进行相关性分析，研究地震属性与储层发育区类别标签之间的相关性大小，选择相关性大的地震属性构成关键属性子集，去除不必要及冗余属性；以关键属性子集作为输入变量，储层发育区类别标签作为输出变量，将预处理后的地震数据及类别标签构成训练样本，采用支持向量机(SVM)分类模型进行训练，利用训练好的模型对未知区域进行有利储层发育区预测。