【摘 要】
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由于大量页岩气水平井的测井项目少甚至不测井,导致甜点评价参数匮乏.通过优选机器学习算法,开展岩石密度、有机碳、岩石成分的计算模型训练,建立了利用元素录井数据计算页岩评价参数的计算模型.计算结果对比表明,支持向量机、多元自适应回归样条、神经网络三种算法的效果均较好,其中支持向量机算法的模型计算效果最佳.应用结果表明,基于机器学习算法形成的页岩评价参数计算模型与其他方法实测结果趋势吻合性好、误差小,能为页岩气井提供重要的评价参数.
【机 构】
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中石化经纬有限公司西南录井分公司;中石化西南油气分公司石油工程监督中心
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由于大量页岩气水平井的测井项目少甚至不测井,导致甜点评价参数匮乏.通过优选机器学习算法,开展岩石密度、有机碳、岩石成分的计算模型训练,建立了利用元素录井数据计算页岩评价参数的计算模型.计算结果对比表明,支持向量机、多元自适应回归样条、神经网络三种算法的效果均较好,其中支持向量机算法的模型计算效果最佳.应用结果表明,基于机器学习算法形成的页岩评价参数计算模型与其他方法实测结果趋势吻合性好、误差小,能为页岩气井提供重要的评价参数.
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