【摘 要】
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测井岩性识别是油气藏勘探开发的重要基础工作。随着计算机技术的发展,数据挖掘方法越来越多地应用于岩性识别以提高预测准确性。数据挖掘方法可归纳为多元统计算法和智能性
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国石油塔里木油田公司勘探开发研究院,帝国理工学院地球科学与工程系,中国石油大港油田公司第二采油厂
【基金项目】
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中科院战略先导科技专项“深层碎屑岩储层发育机理与分布规律”（XDA14010202）;国家科技重大专项课题“深层-超深层油气成藏过程与勘探新领域”（2017ZX05008-004）;中国石油天然气股份有限公司重大科技专项“塔里木深层油气高效勘探开发理论及关键技术”（2018E-1801）
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测井岩性识别是油气藏勘探开发的重要基础工作。随着计算机技术的发展,数据挖掘方法越来越多地应用于岩性识别以提高预测准确性。数据挖掘方法可归纳为多元统计算法和智能性算法两大类,其中多元统计算法包括主成分分析、判别分析,智能性算法有神经网络、决策树、支持向量机。目前多元统计算法在测井岩性识别中应用广泛,智能性算法的应用尚处于发展阶段。基于大量文献调研的成果,概述了多元统计算法的原理及应用现状,重点梳理智能性算法的理论和优势,提出在应用智能性算法时需要将测井数据预处理,包括测井参数选择、测井数据归一化和降维。在此
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