基于过采样和集成学习的砂砾岩油气藏智绘识油导航系统

本发明属于油气藏识别领域，具体涉及了一种基于过采样和集成学习的砂砾岩油气藏智绘识油导航系统，旨在解决现有技术中由于砂砾岩各种岩性小类别样本分布不均衡，直接应用机器学习模型可能导致模型过拟合或者表现不佳的结果的问题。本发明包括：逐轮次根据特征‑类别信息量和特征‑特征信息量最大的作为敏感测井数据；针对每种异质集成学习模型有放回的获取设定数量Q随机抽样；根据余弦相似度进行过采样，获得P个过采样后的数据子集；通过加权投票的训练好的异质集成学习模型获取岩性识别结果。本发明提出了一种测井数据多子集过采样和多模型异质集成分类的方法，增加砂砾岩测井样本的数量和多样性，大幅提高砂砾岩储层识别的准确性和运行效率。