【摘 要】
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机器学习法是碳酸盐岩岩相测井识别的主要技术手段,针对不同地质情况和资料,选择适用的机器学习方法是高精度识别岩相的关键因素之一,然而针对机器学习识别岩相方法的适用性研究较少,为此列举了4种最常用的机器学习识别岩相方法:自组织神经网络聚类分析法(SOM)、基于图像多分辨率聚类分析法(MRGC)、K最近邻分类算法(KNN)和神经网络法(ANN)。通过对比方法的原理及方法的实际应用效果,总结出这4种机器学习法的优缺点和适用性,少量岩心样本情况下,优选MRGC法;在较多数量岩心资料情况下,优选KNN或MRGC法。其
【机 构】
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中国石油杭州地质研究院,中国石油天然气集团公司碳酸盐岩储层重点实验室,榆林学院,中国石油测井集团公司
【基金项目】
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国家科技重大专项“寒武系—中新元古界碳酸盐岩规模储层形成与分布研究”(2016ZX05004002),国家科技重大专项“四川盆地大型碳酸盐岩气田开发示范工程”(2016ZX05052),陕西省科技厅“神府地区煤系非常规天然气共生聚集机制及开发潜力评价”(2020SF-369)。
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机器学习法是碳酸盐岩岩相测井识别的主要技术手段,针对不同地质情况和资料,选择适用的机器学习方法是高精度识别岩相的关键因素之一,然而针对机器学习识别岩相方法的适用性研究较少,为此列举了4种最常用的机器学习识别岩相方法:自组织神经网络聚类分析法(SOM)、基于图像多分辨率聚类分析法(MRGC)、K最近邻分类算法(KNN)和神经网络法(ANN)。通过对比方法的原理及方法的实际应用效果,总结出这4种机器学习法的优缺点和适用性,少量岩心样本情况下,优选MRGC法;在较多数量岩心资料情况下,优选KNN或MRGC法。其
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