《表1 训练样本集岩性类别分布》

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《基于集成学习的测井岩性识别模型的构建》

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本文选取鄂尔多斯盆地的钻孔测井数据来验证本文提出的融合模型的准确率。收集盆地中的1 729个样本，其中包含泥岩、泥质粉砂岩、砂质泥岩三大类，这三类的样本比例分别为59%，11.6%，29.4%，见表1。本文提取了自然伽马（GR）、阵列感应电阻率（AT10、AT20、AT30、AT60、AT90）、纵横波方式单极纵波时差（DT4P）、光电吸收截面指数（PEFL）、岩性密度（RHOM）和自然电位（SP）这几条测井曲线作为分类参数，并将全部样本中的1 210个样本作为训练集用于训练岩性识别模型，519个样本作为测试集来检验融合模型的岩性识别效果，同时将其结果与使用朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机的识别结果进行对比。