基于随机森林回归的地层压力预测方法技术

本发明专利技术涉及油气勘探领域，具体涉及一种基于随机森林回归的地层压力预测方法。所述方法其包括以下步骤：步骤1，计算地震层速度及各类地震属性，将计算结果转换到深度域，提取井点地震层速度曲线及各类地震属性曲线；步骤2，构建地震层速度及多地震属性标签样本库；步骤3，基于随机森林的样本训练，建立特征矩阵，样本参数优化；步骤4，构建随机森林回归决策树，利用学习结果预测得到研究区的地层压力数据体。本发明专利技术方法能够准确地预测地层压力，方法步骤更为简单，拥有较强的泛化能力及更快的计算速度，具有现实的推广应用意义。具有现实的推广应用意义。具有现实的推广应用意义。

【技术实现步骤摘要】
基于随机森林回归的地层压力预测方法


[0001]本专利技术涉及油气勘探领域，具体涉及一种基于随机森林回归的地层压力预测方法。

技术介绍

[0002]地层压力是地层孔隙或裂缝中流体(油、气、水)所具有的压力。在油气勘探领域，地层压力预测可为钻井参数设计、井身结构设计、油气层保护等提供重要数据。目前主要包括三类方法：基于地震资料的方法、基于钻时资料的方法和基于测井资料的方法，其中最常采用的地震和测井两类地层压力预测方法都是基于泥岩欠压实理论。但是，基于地震层速度的预测方法，由于很难获取精确的速度参数，预测结果精度较低；基于测井资料的预测方法主要是对声波时差、电阻率、密度、中子及自然伽马等测井数据根据经验公式，如等效深度法、伊顿(Eaton)公式法和鲍尔斯(Bowers)等定量计算地层压力，预测结果精度较高，但是针对砂砾岩储层段等特殊地质目标体预测压力时误差较大。常规的地层压力预测方法均呈现出不同程度的适用范围限制和预测精度缺陷。
[0003]地层异常压力形成机理多种多样，不仅仅限于欠压实作用且存在诸如水热增压、构造挤压、断层作用、烃类生成和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于随机森林回归的地层压力预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1，计算地震层速度及各类地震属性，将计算结果转换到深度域，提取井点地震层速度曲线及各类地震属性曲线；步骤2，构建地震层速度及多地震属性标签样本库；步骤3，基于随机森林的样本训练，建立特征矩阵，样本参数优化；步骤4，构建随机森林回归决策树，利用学习结果预测得到研究区的地层压力数据体。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在步骤1中，计算地震属性的种类包括均方根振幅、绝对振幅、反射强度、振幅包络、瞬时振幅、瞬时频率、响应频率、弧长等与地层压力有关的地震属性。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在步骤1中，在速度横向变化较大的地区，需建立工区的平均速度场，利用平均速度场进行时深转换；在速度横向变化不大的地区，可利用工区统一的时深曲线进行时深转换；时深转换后，从深度域的地震层深度及各类地震属性数据体中提取出井点处的曲线。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在步骤2中，构建地震层速度及多地震属性标签样本库，生成基于少数标准井的包括地震层速度、地震属性类型、深度、幅值及地层压力值的训练数据集，其中标准井选取原则主要为区内钻遇深度大且尽可能涵盖地层及岩性序列发育齐全的井；标准井的地层压力曲线为采用经典方法预测生成的地层压力曲线。5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在步骤3中，基于随机森林的样本训练，建立特征矩阵，样本参数优化；在样本训练阶段，使用随机重复采样技术从训练样本库中采集多个不同的样本来依次训练多个不同决策树，以地层压力作为因变量，深度、属性及幅值等为自变量做回归分析，设定数的数量，计算特征权重，并不断优化调整随机森林训练参数，来增加最终模型预测结果的鲁棒性和稳定性。6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，某一节点k的特征权重计算公式为n
k
＝w
k
*G
k
‑
w
left
*G
left
‑
w
right
*G
right
其中，Wk，Wleft，Wright分别为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王树华，谭绍泉，王千军，郝志伟，张建华，钱焕菊，时秀朋，吴微，杨国杰，马骥，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，
类型：发明
国别省市：