利用GS-LightGBM机器学习模型识别致密砂岩地层岩性.pdf

第 卷 第 期 地 质 科 技 通 报
40 4
年 月
2021 7 BulletinofGeologicalScienceandTechnology Jul. 2021
谷宇峰 张道勇 鲍志东 等 利用 机器学****模 型 识 别 致 密 砂 岩 地 层 岩 性 地 质 科 技 通 报
, , , . GS-LightGBM [J]. ,2021,40(4):224-
234 .
GuYufen g,Zhang Daoyong,BaoZhi don g, thology pred ictionoftightsandstoneformationusingGS-LightGBM hybrid
machinelearningmodel[J].BulletinofGeologicalScienceandTechnology,2021,40(4):224-234.
利用 GS-LightGBM 机器学****模型
识别致密砂岩地层岩性

谷宇峰1,张道勇1,鲍志东2,郭海晓1,周立明1,任继红1

自然资源部油气资源战略研究中心 北京 中国石油大学 北京 地球科学学院 北京
(1. , 100034;2. ( ) , 102249)

摘 要:以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层 其主要原因是大部分地层岩 性 的 测 井
,
响应特征相似度高 难以基于图版分析被有效识别 较传统模式识别模型能更高效地解决问题 为此
, 。LightGBM ,
采用该模型识别致密砂岩地层岩性 由于 在建模时利用了较多的超参数 导致预测结果难以保证为
。 LightGBM ,
最优 所以采用 算法进行优化 进而提出 实验目的层为姬塬油田西部长 段致密砂岩地
, GS