文档名：高分辨岩心曲线构建在测井岩性识别中的应用
摘要：在利用测井资料进行岩性识别时,为提高岩性识别的准确率通常会结合钻井取心实验,但取心过程复杂、成本高,油田的取心井数据一般较少,而人工智能、特别是机器学习技术的发展和应用为测井岩性识别提供了新的技术途径.以民丰洼陷北带盐22井区为例,采用机器学习算法开展地层岩性的自动识别,通过学习低分辨率(深度间隔0.125m)的测井曲线数据,拟合出需要在实验室测试所得的高分辨率(深度间隔0.01m)岩心伽马曲线,并将该曲线作为特征之一输入不同模型中进行地层岩性识别.结果显示,在多种机器学习模型中,拟合的高分辨率岩心伽马曲线不仅可以提高岩性识别的精确度,还可替代实测岩心伽马曲线在岩性识别中应用.其中,XGBoost模型表现最为突出,其岩性识别精确度最高为94.39%,为测井岩性识别提供了基于机器学习算法的有益探索.
作者：由婷 朱天怡 徐鹏晔 王树华 贺兴 于立军 Author：YOUTing ZHUTianyi XUPengye WANGShuhua HEXing YULijun
作者单位：上海交通大学碳中和发展研究院,上海200240上海交通大学电子信息工程学院,上海200240中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257099上海交通大学智慧能源创新学院,上海200240
刊名：测井技术 ISTIC
Journal：WellLoggingTechnology
年，卷(期)：2023, 47(2)
分类号：P631.84
关键词：测井评价 岩性识别 机器学习 岩心曲线 XGBoost 民丰洼陷
Keywords：logevaluation lithologyidentification machinelearning corecurve XGBoost Minfengsag
机标分类号：TP391.41TN948TP181
在线出版日期：2023年8月3日
基金项目：中国石油化工股份有限公司老油田开发大数据应用系统集成与示范应用高分辨岩心曲线构建在测井岩性识别中的应用[
期刊论文] 测井技术--2023, 47(2)由婷 朱天怡 徐鹏晔 王树华 贺兴 于立军在利用测井资料进行岩性识别时,为提高岩性识别的准确率通常会结合钻井取心实验,但取心过程复杂、成本高,油田的取心井数据一般较少,而人工智能、特别是机器学习技术的发展和应用为测井岩性识别提供了新的技术途径.以民丰...参考文献和引证文献
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