基于Boosting-PLS回归的页岩总含气量预测方法下载

weixin_39820535 2020-10-02 01:00:50

提出Boosting-PLS回归算法进行页岩总含气量的预测。提取最能反映含气性的密度、中子、铀、钍等测井信息,通过模型自动学习训练样本中输出曲线响应值与总含气量的响应关系,利用所得响应关系建立总含气量预测模型。
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页岩气以吸附或游离态赋存与泥页岩中,页岩气含气量数据对储层评价及开发规划具有重要意义。页岩气含气量测定借鉴煤层气标准,在取心方式、总含气量、解吸周期、解吸温度等方面具有一定的差异性,需要改进实验过程,优化实验方法。建议页岩气含气量测定在参考煤层气标准的同时,需要增加数据点、选用多阶解吸温度、选取稳定解吸数据计算损失气,然后根据损失时间进行修正,能有效提高页岩气含气量测定的准确性。

深度学习在南川页岩气含气量预测中的应用.pdf

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以自噬为例子，进行临床模型预测，筛选预后相关基因，然后用lasso回归进一步筛选，cox回归建模，构建列线图，ROC曲线、校准曲线进行模型评价等过程，全套代码详细讲解。

完全按照本专栏学习完的粉丝，是可以学会发表一篇小文章的。

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