【摘 要】
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储层沉积学是综合利用地质、测井、试井等资料研究和解释油气储集所形成的沉积环境、成岩作用及其形成机制等的一门综合性学科,而沉积旋回的划分与沉积相的识别又是其中的重要研究内容,通常是基于测井资料的人工解释,其研究结果往往依赖于人的经验,且耗时较长。本文基于测井资料,采用人工智能的算法,开展沉积旋回划分以及沉积相识别的研究,提高了研究成果的客观性,同时大大提高了研究效率。本文以测井数据为研究对象,依据曲
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储层沉积学是综合利用地质、测井、试井等资料研究和解释油气储集所形成的沉积环境、成岩作用及其形成机制等的一门综合性学科,而沉积旋回的划分与沉积相的识别又是其中的重要研究内容,通常是基于测井资料的人工解释,其研究结果往往依赖于人的经验,且耗时较长。本文基于测井资料,采用人工智能的算法,开展沉积旋回划分以及沉积相识别的研究,提高了研究成果的客观性,同时大大提高了研究效率。本文以测井数据为研究对象,依据曲线斜率变化对沉积旋回进行划分,划分结果具有较好的准确性和参考性,与人工划分相比大幅提高效率;采用了随机森林算法进行沉积相预测模型的构建,利用相关测井曲线数据进行沉积相的识别划分,实验结果表明,预测的准确率可达86.64%,具有较高的分类识别精度。基于以上研究思路,将沉积旋回划分与沉积相识别的方法集成于储层沉积学研究可视化平台之下,有助于提高这两项研究的准确度与客观性,为油田提高油气勘探与开发效率提供了依据。
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