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申请/专利权人：东北石油大学三亚海洋油气研究院;东北石油大学

摘要：本发明公开了一种基于随机森林‑模糊数学的剩余油分类方法，包括以下步骤：S1：收集地质数据；S2：筛选控制因素，构建剩余油分类标准；S3：通过随机森林算法对油层各井组分类，并进行相关性计算；S4：创建决策树，判断井组剩余油类型，并通过模糊数学算法划分各小层剩余油类型。本发明的有益效果是：通过剩余油分类、随机森林算法和模糊数学算法，实现各小层剩余油重点类型的划分，从而为后续剩余油挖潜方案评价和综合调整提供基础。

主权项：1.一种基于随机森林-模糊数学的剩余油分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集地质数据；S2：筛选控制因素，构建剩余油分类标准；S3：通过随机森林算法对油层各井组分类，并进行相关性计算；S4：创建决策树，判断井组剩余油类型，并通过模糊数学算法划分各小层剩余油类型；所述步骤S1中，地质数据包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括储层厚度、油饱、孔隙度、原始地层压力、净毛比、微幅构造、含油高度、断层、粘度、kh值、纵向渗透率级差和平面渗透率级差；所述动态数据包括油井采出程度、相渗曲线、油井位置、油水井生产数据和注采井网；所述步骤S2中，控制因素包括微幅构造、断层、kh值、纵向渗透率级差、平面渗透率级差、注采井网和注采流场；所述步骤S3中，相关性计算步骤为：S31：计算统计量来赋予各属性不同的抽取概率，设类别集Y有p个不同取值，属性A有p个不同取值， ； ； ；其中，为样本集中满足且的样本个数，为样本集中满足的样本个数，为样本集中满足的样本个数，为样本总数；若A与Y独立，则： ； ；其中，表示满足且的样本个数的概率，表示满足的样本个数的概率，表示满足的样本个数的概率；S32：通过A与Y的独立性构建统计量， ； ；其中，是对特征值A和Y进行卡方统计得到的卡方值，为期望频数； 与相关性呈正比，构建决策树时，每个待分裂节点计算各特征的统计量，并将权重用作特征抽样的概率，将统计量标准化，特征An的权重为： ；其中，表示特征值A在子空间的随机抽样概率。

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