随机森林储层预测及关键参数探讨——以SC某工区储层预测为例

摘要

随机森林是一种高度灵活的机器学习算法,可以解决回归和分类的问题。本文建立随机森林地震储层预测流程,探讨了随机森林储层预测过程中的关键参数,并利用SC某工区储层伽马值预测为例,分别对比分析了不同参数对预测结果的影响,并给出最优参数设置。同时对参与建模的地震属性重要性进行分析,优化属性样本集。最后利用最佳随机森林模型,以优化属性样本集为输入开展储层预测,取得良好效果。实践证明,随机森林算法能够有效进行储层预测,随机森林模型的参数调优很重要,影响到算法的效率和最终预测精度。