【摘 要】
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针对复杂断裂储层分布规律复杂、横向特征变化剧烈、微小断裂识别难的问题,结合各向异性岩石物理模型的微观特征和断裂敏感属性的宏观特征,开展了基于机器学习的复杂储层微小断裂系统特征预测方法研究。根据断裂系统的发育规律建立复杂储层各向异性岩石物理模型,预测井位处的各向异性参数,计算各向异性梯度并将其作为微小断裂系统指示因子;从叠后地震数据中提取构造类地震属性并进行优化处理,运用相关聚类算法优选微小断裂系统属性集;选取已知井点处的微小断裂系统属性集和微小断裂系统指示因子作为训练数据,利用机器学习(支持向量机)算法建
【机 构】
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中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院西北分院,中国石油大学（华东）地球科学与技术学院
【基金项目】
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国家油气重大专项(2016ZX05027004-001),国家自然科学基金项目(41674130)共同资助。
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针对复杂断裂储层分布规律复杂、横向特征变化剧烈、微小断裂识别难的问题,结合各向异性岩石物理模型的微观特征和断裂敏感属性的宏观特征,开展了基于机器学习的复杂储层微小断裂系统特征预测方法研究。根据断裂系统的发育规律建立复杂储层各向异性岩石物理模型,预测井位处的各向异性参数,计算各向异性梯度并将其作为微小断裂系统指示因子;从叠后地震数据中提取构造类地震属性并进行优化处理,运用相关聚类算法优选微小断裂系统属性集;选取已知井点处的微小断裂系统属性集和微小断裂系统指示因子作为训练数据,利用机器学习(支持向量机)算法建
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