一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的致密砂岩水力裂缝穿层预测方法，首先通过测井数据分析确定储层和隔层的关键参数；通过收集实际水力压裂数据，构建包含地层参数和施工参数的数据集，利用Z‑分数方法去除异常值，并设计了基于递归神经网络的测井数据预测模型，生成合成数据以增强数据集的完整性，有效解决了测井数据信息缺失问题，在此基础上，采用决策树、支持向量机和逻辑回归作为基分类器，通过误差最优最小二乘法和均方误差倒数法计算权重，最后使用加权平均方法，得到集成分类器F(x)，用于预测水力裂缝的穿层情况。本发明步骤清晰，易于操作，能够快速对特定区块的水力压裂水平井进行穿层预测，为制定合理的压裂参数提供了科学依据。