一種使用機器學習算法實現測井解釋的方法,測井資料記錄的一般都是各種不同的物理參數,如電阻率、自然電位、聲波速度、巖石體積密度等,可統稱為測井信息。測井解釋是要使用不同的模板、公式利用測井資料計算地層的孔隙度、滲透率、含水飽和度、確定油氣水層。測井資料測量的是地層的地球物理信息,把地球物理信息轉換為地質信息,需要測井專家總結公式、制作模板、繪制交會圖等各種工作,這些經驗圖版、公式的取得與測井專家的水平有關。機器學習通過大數據理念,收集、整理、學習測井專家對測井資料、鉆井資料、錄井資料與油氣層解釋之間的內部邏輯,使用機器學習分類算法訓練模型,把模型直接應用于目的井、層的解釋,既避免測井人員水平因素的不足和疑難油氣層識別誤差,還極大的提高了測井解釋速度和解釋精度。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)