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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：本发明提供了一种基于AdaBoost算法的深部煤层气缝网形成综合判别方法，包括：先根据现场取得的全直径煤芯进行全直径压裂物理模拟试验，模拟出不同煤芯的缝网形成情况作为样本数据集；然后通过计算样本数据集中缝网形成情况与不同特征因素间的灰色关联系数，优选出关联度较高的主控因素；然后利用极差变换标准化对每个主控因素的量纲进行标准化处理，并将标准化后的样本数据划分为训练集和测试集；最后利用AdaBoost算法获得深部煤层气缝网形成综合判别模型，根据该模型即可判断煤层气缝网形成情况。本发明的方法，能够有效的判断出该深部煤层能否形成压裂缝网且预测准确率达到85％以上，对现场的深部煤层气开发具有一定的实际意义。

主权项：1.一种基于AdaBoost的深部煤层气缝网形成综合判别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取全直径煤芯并进行全直径压裂物理模拟试验，获得煤芯在破裂压力条件下的缝网形成情况，同时将其缝网形成情况和岩心特征、压裂液特征形成样本数据集；步骤2：通过计算样本数据集中缝网形成情况与不同特征因素间的灰色关联系数，优选出关联度较高的主控因素；步骤3：利用极差变换标准化对每个主控因素的量纲进行标准化处理，并将标准化后的样本数据集的至少一部分作为训练集；步骤4：利用AdaBoost算法、基于步骤3中的训练集，获得深部煤层气缝网形成综合判别模型，利用该模型即可判断煤层气缝网形成情况；所述步骤4包括：步骤401：输入标准化后的训练数据集Z＝{S1,y1,S2,y2,…,Sn,yn}式中,Si表示极差变换标准化后的特征参数向量，Si∈Rn；yi表示缝网是否形成，yi＝-1表示不形成缝网，yi＝1表示形成缝网；步骤402：初始化训练数据集权值D1＝ω11,ω12,…,ω1n式中，初始化权值训练数据集的权值分布为Dt，t为弱分类器个数，则有弱分类器HtSi:Si→yi；步骤403：计算弱分类器HtSi在Dt分布下的分类误差率 式中，et为分类误差率，P是概率，I是求互信息；步骤404：计算弱分类器HtSi的权值更新系数，并更新权值 式中，αt是根据分类误差率求出的权重更新系数；Dt+1＝ωt+1,1,ωt+1,2,…,ωt+1,N式中，Dt+1是更新后的权值分布； 式中，Zt表示规范化因子；ωt+1,i表示更新后的权值；步骤405：将弱分类器HtSi线性组合得到强分类器HSi 上述强分类器即最终的深部煤层气缝网形成综合判别模型。

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