【摘 要】
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潜江凹陷潜江组地层盐间页岩层矿物类型复杂,相关的岩石物理建模研究较少,因此仅利用常规测井资料进行地层参数解释的难度较大,后期甜点预测存在风险。首先,选择合适的有监督
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院,赛吉纪技术服务（北京）有限公司,中国石油大学（北京）地球物理学院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX05049-005-002)资助
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潜江凹陷潜江组地层盐间页岩层矿物类型复杂,相关的岩石物理建模研究较少,因此仅利用常规测井资料进行地层参数解释的难度较大,后期甜点预测存在风险。首先,选择合适的有监督的机器学习方法解决利用常规资料难以准确求解多种矿物含量的问题,具体如下:①将LithoScanner岩性成果作为样本数据进行训练及预测,并建立多个矿物含量的预测模型;②将随机森林算法作为研究区较为准确的机器学习方法,并将矿物含量预测结果用来直接约束测井评价模型进行优化求解;③得到的测井解释成果与实验室X衍射成果数据基本一致,说明了该机器学习方法
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