基于网格搜索与遗传算法的XGBoost分类模型优化与测井岩性识别应用OA

【研究目的】岩性识别在油气勘探和地质研究中至关重要,传统的岩性识别主要依靠专家经验与基础统计分析,难以适应复杂地质条件下的非线性特征变化。【研究方法】为了提升岩性识别的准确性与模型稳定性,对测井数据进行特征筛选和归一化处理,构建XGBoost分类模型,结合网格搜索(GS)与遗传算法(GA)构建混合优化策略,对模型超参数进行全局与局部联合调优,以增强模型的学习能力和泛化能力。在14口井上进行了模型验证,并采用Accuracy、Precision、Recall和F1分数进行综合评价,验证了方法的有效性与稳定性。【研究结果】研究结果表明,优化后的模型相比KNN、SVM、RF、XGBoost、LightGBM等传统方法,在分类精度、模型稳定性及泛化能力方面均有所提升,可更准确地识别不同储层环境中的岩性类型。【结论】本次研究为油气勘探中的储层评价和地质建模提供了更可靠的技术支持。