【摘 要】
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大牛地气田储层复杂,矿物组分多样、储集空间复杂、非均质性强,导致流体识别困难。为提高该气田复杂储层流体识别的准确率和解释效率,以广泛发育的低阻气藏为主要研究对象,采用Adaboost机器学习算法,分别以逻辑分类、决策树等主流智能算法作为弱分类器,集成了4类强分类器模型。基于低阻气藏成因机理分析优化了模型输入参数,基于常规测井和试油、试采资料进行了参数优选,并将上述模型应用到6口实际井资料中。结果显
【机 构】
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页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“井筒稳定性闭环响应机制与智能调控方法”（编号：2019YFA0708303）； 国家自然科学基金项目“海相深层油气富集机理与关键工程技术基础研究”（编号：U19B6003）； 中国石化科技攻关项目“超高温高压测井仪器及测量系统研发”（编号：P21081-4）联合资助；
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大牛地气田储层复杂,矿物组分多样、储集空间复杂、非均质性强,导致流体识别困难。为提高该气田复杂储层流体识别的准确率和解释效率,以广泛发育的低阻气藏为主要研究对象,采用Adaboost机器学习算法,分别以逻辑分类、决策树等主流智能算法作为弱分类器,集成了4类强分类器模型。基于低阻气藏成因机理分析优化了模型输入参数,基于常规测井和试油、试采资料进行了参数优选,并将上述模型应用到6口实际井资料中。结果显示,其中以决策树为弱分类器集成的强分类器取得了最佳识别效果,流体识别准确率达到86.5%,F1得分达到86.6%。研究结果表明,该方法可作为低阻气藏常规测井资料识别流体的有效手段,为流体评价提供了新思路。
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本论文主要研究的是图在曲面上的嵌入.分为两大部分,第一部分（包括第二章,第三章和第四章）,在第二章的基础上,第三和第四章深入分析Stiebitz等人于[Journal of Combinatorial Theory, Series B 96 （2006） 20-37]提出的猜想：设K是完全图,H是任意图.G是K和H边不交的并,H’是从G通过收缩V（K）成一个顶点所得到的图.那么,把图嵌入曲面上,得
图在曲面上的嵌入起源于地图着色定理的证明.这里,曲面S就是无边缘的紧2-维闭流形,分为可定向曲面与不可定向曲面[6].连通图G在曲面s上的2-胞腔嵌入,简称为嵌入,是指存在一个1-1连续映射φ：G→S使得S-φ（G）的每个连通分支都同胚于一个开圆盘.图G的最小亏格,γ（G）,就是最小的整数n使得图G能嵌入到亏格为n的可定向曲面Sn.图G的最大亏格,γM（G）,就是最大的整数n使得图G能嵌入到亏格为
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