一种基于集成学习的页岩储层过量硅含量预测方法

本申请公开了一种基于集成学习的页岩储层过量硅含量预测方法。首先收集钻井页岩研究层段的测井曲线数据，并从中提取与取芯样品深度一致的数据；对取芯样品进行主量元素测试，计算过量硅含量。随后，对测井曲线数据进行预处理，通过Z‑score标准化和主成分分析进行数据降维，提取关键特征。基于提取的特征，构建集成学习预测模型，通过堆叠集成策略优化模型性能。最终，将优化后的模型应用于目标井段，预测缺乏过量硅含量数据的井段，并通过实测数据评估模型可靠性。本发明能够快速准确地预测页岩储层过量硅含量，为页岩气勘探提供重要参考，具有高效性和普适性。