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作者
白云思雨 谢非 王赐勋
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单位
西安石油大学地球科学与工程学院西安石油大学陕西省油气成藏地质学重点实验室
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摘要
煤层气含气量测定通常受人为因素影响较大，且测定成本高时间长，而测井数据连续且易获取，通过与含气量建立线性关系，确定利用补偿中子、密度、自然伽马、电阻率、声波时差和深度这六种参数用来建立煤层含气量预测模型。采用多元线性回归、BP神经网络、随机森林这三种方法构建煤储层含气量预测模型。随后利用构建的模型进行盲井检验，结果表明以上三种预测模型均能较好预测煤层含气量，而随机森林模型在此区块预测效果最好。
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关键词
煤层煤层气多元线性回归BP神经网络随机森林含气量
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文章目录
1 含气量与测井参数相关性分析
2 研究区含气量模型建立
2.1 多元线性回归解释模型
2.2 BP神经网络解释模型
2.3 随机森林解释模型
3 应用实例
4 结论
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引用格式
[1]白云思雨,谢非,王赐勋.基于测井参数的煤储层含气量预测方法研究[J].中国煤层气,2024,21(03):29-32.
中国煤层气 
2024年第03期 
