基于随机森林的页岩气“甜点”分类方法

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为了解决页岩气“甜点”分类识别涉及指标多、需要根据个人经验判别、耗时耗力的问题,提出了一种基于随机森林模型的页岩气“甜点”分类方法。首先,选取长宁区的10口井数据,利用肯德尔相关分析筛选出用于识别的11种特征。然后再分别采用单棵决策树和随机森林方法进行预测,得到页岩气“甜点”识别结果。最后,对预测结果分类并进行算法参数优化。实际应用结果表明,单棵决策树预测精度虽可以达到 97.7%,但呈现过拟合趋势,且剪枝之后拟合精度大大降低只有 70.7%;采用的随机森林方法避免了单棵决策树的缺陷,并且预测的精度达到 98%,而且,计算代价小,能有效降低时间损耗、节省人力成本。证明随机森林机器学习方法结合多源信息是实现页岩气“甜点”识别预测的一种有效手段。
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