基于ESADE的石油储层识别特征选择优化算法

该篇论文研究主要关注于石油储层识别领域的特征选择问题，针对当前我国石油产量与需求之间的供需矛盾，精确识别储层是增产措施的关键。论文提出了一种创新的算法——增强型自适应差分演化算法（ESADE），它结合了双种群概念和模拟退火思想，优化了传统差分演化算法的选择操作。通过将ESADE作为特征选择的搜索策略，论文作者构建了一个特征选择框架，其中包括ReliefF、BIF、FCBF等特征评价准则库，以及SOM神经网络、模糊C均值聚类、K均值和K近邻等多种分类器。 研究者将这种基于ESADE的特征选择算法应用于实际的石油测井数据集，如oil81、oil82、oil83、oil84和oil85五口井的数据，主要目标是对油层、差油层、水层和干层进行分类识别。对比分析表明，与未进行特征选择的直接分类相比，使用ESADE算法能显著提高分类准确率，尤其是在使用较少属性的情况下。此外，论文还探讨了不同特征组合和分类算法之间的最佳匹配，为实际的石油储层识别提供了更高效和精准的方法。 论文的主要贡献在于，它不仅改进了特征选择技术，还为石油行业提供了实用的工具，以减少对高维数据的依赖，从而提升石油储层识别的效率和准确性。通过与多种经典分类算法的比较，ESADE算法显示出其在特定任务上的优越性能，这对于解决石油行业面临的实际问题具有重要的理论和实践价值。