基于SSA-XGBoost模型的高精度密度预测方法研究

分类： 核科学技术 >> 核科学技术其他学科 提交时间： 2024-04-25

李瑞 吴文圣

摘要： 复杂岩性井段对密度测井数据精度要求很高，传统的计算模型不能很好的满足此时的高精度要求。为此提出利用机器学习回归预测模型提高密度测井曲线的精度，考虑到XGBoost模型的过拟合问题，基于SSA算法改进XGBoost进而提出了SSA-XGBoost密度预测模型。采用蒙特卡罗模拟双探测器密度测井仪器，获取不同密度地层数据以验证该模型的预测效果。利用SSA算法优化SVR、RFR和LSTM参数，构建SSA-SVR、SSA-RFR和SSA-LSTM模型预测模拟地层密度，并使用量化评价指标和泰勒图模型对比分析各个模型的预测性能。此外，还分析了不同预测模型对实际密度测井数据的预测效果。结果表明SSA-XGBoost模型的预测精度高于传统脊-肋图模型，在实际密度测井数据处理中具有广阔的应用前景。

 点击量 152  下载量 36  评论