[发明专利]一种低阻页岩含气量预测融合模型方法在审
| 申请号： | 202310019297.5 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN115985407A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杨桃;唐洪明;汪敏;廖纪佳;冯于恬;冷钇江;石学文;刘佳;郭鑫平 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20;G16C20/70;G06N20/20;G06N5/01;G06N3/042;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种低阻页岩含气量预测的融合模型方法。包括以下步骤：S1：整理目标工区页岩气井的测井数据，使用LOF算法进行测井数据异常值检测，利用均值和众数对异常值进行替换；S2:利用最大最小值法对测井数据进行归一化处理；S3：结合地球物理测井知识和斯皮尔曼法筛选输入模型的测井数据类型；S4：利用S3处理后的数据，建立测井数据到岩心含气量间的随机森林、XGBoost和深度神经网络模型；S5：利用Stacking模型融合策略，将S4中的三模型融合，建立泛化性能更佳的低阻页岩含气量预测机器学习模型；本专利从新颖和适用角度出发，基于Stacking模型融合策略，设计了一种可高效预测低阻页岩含气量的机器学习方法，为低阻页岩气开发策略制定提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 页岩 气量 预测 融合 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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