一种基于多阈值量化输出观测的渐近最优岩性预测方法

摘要

本发明提出一种基于多阈值量化输出观测的渐近最优岩性预测方法，包括如下步骤：1、根据测井曲线数据及对应岩性信息，构建模型的输入样本，并将总样本分为训练集和测试集；2、基于训练集中的输入样本及对应岩性类别信息，构造并执行多阈值量化岩性识别模型的渐近最优辨识算法；3、根据基于信息矩阵的加权拟牛顿型算法所给出的参数估计值，利用岩性识别模型对岩性进行预测，判断测试集中某样本属于哪个岩性类别。本发明首次提出多阈值量化岩性识别模型以实现测井岩性识别的问题，在节省人力物力的基础上，实现了岩性识别模型的可解释性。本发明提出的基于信息矩阵的加权拟牛顿型算法具有渐近最优性，即其收敛效果优于以往量化辨识算法。