【摘 要】
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近年来，数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关沣，尼其足往储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储量估计有着极其重要的意义。对于储层的孔隙
【机 构】
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中国地震局地震研究所减灾应用研究室
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近年来，数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关沣，尼其足往储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储量估计有着极其重要的意义。对于储层的孔隙度，各种测井信息可以看作是其影响因素，但是又很难直接找到孔隙度与测井信息间的映射关系。而从数据挖掘的角度来看，储层孔隙度的预测问题是典型的回归问题，根据测井信息建立适当的模型，通过参入已知测井信息和孔隙度资料的训练，就可以建立储层孔隙度与测井信息之间的非线性关系，进而对储层孔隙度进行预测。本文在采用补偿中子（CNL）、自然伽马（GR）、自然电位
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