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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及一种多模型集成页岩储层岩石力学参数测井预测方法，包括以下步骤：基于Pearson相关系数，计算多种机器学习基模型对页岩储层不同岩石力学参数预测的评价指标；选择所述评价指标值排名靠前的机器学习基模型，采用集成学习算法，构建岩石力学参数智能集成预测模型；利用所述岩石力学参数智能集成预测模型进行岩石力学参数测井预测。本申请可避免在预测过程中陷入局部最优点，可防止模型失去对未知数据的预测能力，可提高机器学习预测方法的泛化性能，改善模型在实际页岩储层测井生产中的适应性，提高预测结果的精度，利于解决实际生产问题。
主权项：1.一种多模型集成页岩储层岩石力学参数测井预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Pearson相关系数，计算多种机器学习基模型对页岩储层不同岩石力学参数预测的评价指标；选择所述评价指标值排名靠前的机器学习基模型，采用集成学习算法，构建岩石力学参数智能集成预测模型；利用实测岩石力学参数与岩石基础物理参数对所述岩石力学参数智能集成预测模型进行训练，获得训练好的岩石力学参数智能集成预测模型；利用训练好的岩石力学参数智能集成预测模型进行岩石力学参数测井预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种多模型集成页岩储层岩石力学参数测井预测方法
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