优化随机森林方法用于使用地球物理记录数据对煤床甲含量进行3D评估

科学领域:

• 地质科学 地质科学
• 石油工程是石油工程中的一个.
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 精确的煤床甲 (CBM) 含量评估对于有效的CBM勘探和开发至关重要.
• 传统的核心样本分析是昂贵的;地质记录提供了一个具有成本效益的替代方案,但由于与CBM内容的复杂,非线性关系而面临挑战.
• 需要先进的预测方法来克服现有技术的局限性.

研究的目的:

• 开发和验证一个先进的模型,使用地球物理日志记录数据预测CBM内容.
• 提高CBM内容评估的准确性和效率. 3 水盆地的煤层.
• 构建一个3D CBM内容模型,以加强勘探和储备评估.

主要方法:

• 利用了地质记录数据和148个实验室核心样本. 三个煤层. 煤层.
• 开发了一个模拟化-遗传算法-随机森林 (SA-GA-RF) 模型,用于CBM内容预测.
• 使用测试数据和新井数据验证SA-GA-RF模型,将其性能与BPNN,LSSVM,ELM和MR方法进行比较.

主要成果:

• 在测试数据集上,SA-GA-RF模型实现了13.13%的平均相对误差,超过了其他基准方法.
• 在新井中表现出强大的通用性,并提高了模型构建效率.
• 成功构建了一个3DCBM内容模型,允许详细识别高气体含量区域和层.

结论:

• 该SA-GA-RF模型提供了一个非常准确和高效的方法来评估CBM内容从地物理记录数据.
• 与传统的2D方法相比,开发的3DCBM内容模型为CBM勘探,储备评估和生产优化提供了优越的特征.
• 这种方法为有效管理煤床甲资源提供了显著的优势.