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岩相是沉积储层研究的重要基础,由于取心成本高,而录井资料不能精细描述岩石结构组分,利用测井资料识别岩相成为主要手段.然而由于碳酸盐岩强非均质性,导致测井识别基于岩石结构组分分类的岩相难度较大,特别微生物发育使得情况更加复杂,电成像测井虽然可以识别微生物构造,然而电成像资料一般较少,目前利用常规测井仍是主要手段,传统交会图版法和机器学习方法都是基于测井数值的绝对差异划分不同岩相,而对较小的相对差异并不敏感,另外机器学习方法依赖于学习样本的数量和质量,取心资料少的情况,难以发挥其优越性.为此,本文提出了