基于SSA-XGBoost模型的高精度密度測井預測方法研究

摘要： 復雜巖性井段對密度測井數(shù)據(jù)精度要求很高，傳統(tǒng)的計算模型難以滿足此類高精度要求，為此提出利用機器學習密度預測模型提高密度測井曲線的精度。首先，使用蒙特卡羅模擬雙探測器密度測井儀器，獲取不同地層的密度測井數(shù)據(jù)用以訓練和測試機器學習模型?？紤]到密度預測模型的過擬合問題和不同模型的密度補償性能，基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）分別改進XGBo... （共13頁）