【摘 要】
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渗透率预测模型主要分为物理模型和拟合模型。物理模型基于测井理论,能得到可靠的渗透率预测值,但推广性较差;逐步迭代为经典的拟合算法,能快速预测渗透率,但难以确定各类测
【机 构】
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自然资源部油气资源战略研究中心,中国石油大学（北京）
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渗透率预测模型主要分为物理模型和拟合模型。物理模型基于测井理论,能得到可靠的渗透率预测值,但推广性较差;逐步迭代为经典的拟合算法,能快速预测渗透率,但难以确定各类测井曲线与渗透率之间的复杂关系,因此无法用解析式表示目的层渗透率最优拟合模型。为此,从优化参数角度出发,利用粒子群优化(PSO)算法改进XGBoost,进而提出渗透率预测模型PSO-XGBoost。以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层为研究对象,通过三个实验考查PSO-XGBoost预测渗透率的能力。结果表明:(1)与物理模型相比,拟合模型涉及的
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