随机森林在储层孔隙度预测中的应用

摘要：

传统的储层孔隙度计算主要采用统计回归的方法,但是在实际环境中,储层状况复杂,非均质性较强,采用传统方法所计算出的储层孔隙度误差较大.针对以上问题,本文在基于测井数据的基础上,将随机森林方法引入到储层孔隙度预测中,建立测井数据与储层孔隙度之间的非线性关系,实验证明该方法预测的储层孔隙度误差较小.与多元线性回归相比,能有效提高储层测井解释模型的精度,为储层综合评价提供可靠的地质参数.

关键词：随机森林、储层孔隙度、测井数据、线性回归

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：79-82