【摘 要】
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岩性识别是一项重要的地质基础研究内容.以交会图为代表的常规岩性识别工具虽然在构建的二维或三维图版中能够依据手动归类的测井数据点集来明确各种岩性的一系列测井响应判定,但却无法适用于致密砂岩储层,其原因是该类储层的岩性成分不仅复杂,且较多岩性的测井响应特征具有相似性.根据机器学习在数据分析上的强大性能,本文提出利用在模式识别方面能力出众的GBDT模型来解决岩性识别问题.本文以姬塬油田西部长4+5段致密
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岩性识别是一项重要的地质基础研究内容.以交会图为代表的常规岩性识别工具虽然在构建的二维或三维图版中能够依据手动归类的测井数据点集来明确各种岩性的一系列测井响应判定,但却无法适用于致密砂岩储层,其原因是该类储层的岩性成分不仅复杂,且较多岩性的测井响应特征具有相似性.根据机器学习在数据分析上的强大性能,本文提出利用在模式识别方面能力出众的GBDT模型来解决岩性识别问题.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层测井资料为基础,通过设计两种实验来验证提出模型的岩性识别能力.为提高验证效果,在实验中加入BP、
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