【摘 要】
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机器学习领域的发展使储层智能化解释成为可能,其数据驱动性使复杂储层预测可以从数据出发得到端对端的预测结果,为最终的综合解释提供参考。显然,智能领域的很多机器学习方
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地球内部多尺度成像湖北省重点实验室;
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机器学习领域的发展使储层智能化解释成为可能,其数据驱动性使复杂储层预测可以从数据出发得到端对端的预测结果,为最终的综合解释提供参考。显然,智能领域的很多机器学习方法和智能算法本该在储层预测领域得到更好地发挥,有针对性地应用是关键所在。本文针对储层预测中普遍存在的类不均衡数据,提出将MAHAKIL方法与核支持向量机相结合的多分类预测方法并针对类不均衡数据特点给相应的模型评价标准。该方法先采样MAHAKIL方法实现不均衡数据的均衡化,然后将处理后的数据输入核支持向量机进行学习。与单独的核支持向量机分类方法相比,该方法在不同非均衡程度的数据上都具有更好的分类能力,提高了分类的预测精度。
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