【摘 要】
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本文选取渤海湾盆地及塔里木盆地共五口井的自然伽马、岩石密度、声波时差、补偿中子、电阻率、自然电位等测井参数作为研究数据。使用了三种典型的机器学习分类算法,包括集成学习Adaboost,决策树和支持向量机,通过模型识别对比选择适用于不同岩性和地层识别的最优方法,并且选择了多种指标（如准确率,精确度,召回率等）用于评估识别结果。通过对不同的地层岩性划分标签并进行识别,对比各机器学习算法的预测准确率并对
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本文选取渤海湾盆地及塔里木盆地共五口井的自然伽马、岩石密度、声波时差、补偿中子、电阻率、自然电位等测井参数作为研究数据。使用了三种典型的机器学习分类算法,包括集成学习Adaboost,决策树和支持向量机,通过模型识别对比选择适用于不同岩性和地层识别的最优方法,并且选择了多种指标（如准确率,精确度,召回率等）用于评估识别结果。通过对不同的地层岩性划分标签并进行识别,对比各机器学习算法的预测准确率并对识别结果进行分析,发现Adaboost和决策树算法准确率可达90%以上,能够提供更准确的预测。此外,探究了不同训练数据集占比与准确率之间的关系,发现准确率与训练集占比呈正相关;使用邻井数据进行测试,结果证明使用邻井数据对目标井进行岩性预测也有较高的准确率。通过改变测井参数的数量获得了不同参数组合情况下的准确率,并进一步得出了不同测井参数数量时的最佳参数组合。研究表明使用Adaboost及决策树算法可以有效提高地层智能识别的准确率和效率,具有较高应用价值。
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