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砂泥岩地层岩性智能识别方法与应用——以新疆轮南侏罗系岩层为例
油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学);
长江大学地球物理与石油资源学院;
中钢集团武汉安全环保研究院有限公司;
安徽省煤田地质局第三勘探队;
中国石油集团工程技术研究院有限公司信息中心
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蔡明
周庆文
杨聪
陈枫
伍东
林旺
章成广
张远君
苗雨欣
开通知网号
【目的】岩性识别是储层精细评价的基础,传统方法一般仅用2~3种测井参数的交互关系进行岩性识别,测井信息利用率低,对于岩性测井响应差异小的地层岩性识别精度低,严重制约了老井复查效果。高效的智能分类算法CatBoost可充分挖掘多源测井信息与岩性的关联。...
机 构:
油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学);
长江大学地球物理与石油资源学院;
中钢集团武汉安全环保研究院有限公司;
安徽省煤田地质局第三勘探队;
中国石油集团工程技术研究院有限公司信息中心;
领 域:
地质学;
石油天然气工业;
关键词:
测井;
岩性识别;
人工智能;
CatBoost;
梯度提升算法;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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煤田地质与勘探
2025年01期
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