[发明专利]一种基于随机森林算法的智能化地震流体识别方法

摘要

本发明涉及一种基于随机森林算法的智能化地震流体识别方法，该方法首先基于测井数据进行大量的机器学习实践，通过建立勘探开发工区的流体识别机器学习网络对每口井进行测试以及筛选不同井进行盲测等手段，来验证随机森林算法在这种基于弹性属性的流体类型预测方法上的可行性和高精度，然后从井到震，利用测线上五口井的测井数据训练出一个有泛化性能的随机森林分类器，与叠前地震数据的叠前弹性参数反演结果相结合，进而预测流体类型的空间分布。与现有技术相比，本发明具有识别准确度高、避免受物性参数影响、耗时短等优点。

主权项

1.一种基于随机森林算法的智能化地震流体识别方法，其特征在于，包括下列步骤：1)利用钻井和测井数据获取已知不同储层类型，建立带有标签的学习样本，并选取训练数据集和样本测试集；2)对建立的带有标签的学习样本平衡各种流体类型的样本数；3)基于训练数据集，创建随机森林分类器；4)依据步骤2)的流程，采用随机森林分类器进行逐井测试；5)从多口井中随机筛选出盲井，对各井进行流体类型预测，获取盲井测试准确率；6)利用测线上所有井不同储层类型对应流体类型的弹性特征测井数据训练有泛化性能的随机森林网络，结合叠前地震数据的叠前弹性参数反演结果，预测流体类型的空间分布，完成智能化地震流体识别。