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基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法
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作者 刘粤蛟 赖富强 +4 位作者 徐浩 王濡岳 张晓树 罗彤彤 杨彬跃 《地质科技通报》 北大核心 2025年第1期308-320,共13页
四川盆地渝西区块五峰组-龙马溪组是国内典型的页岩气储层,其层间强非均质性,导致采集的测井曲线信息存在大量冗余且曲线间耦合关系复杂,岩相测井识别难度高、精度低,亟需技术方法创新。本文在岩相划分与分析的基础上,联合主成分分析法... 四川盆地渝西区块五峰组-龙马溪组是国内典型的页岩气储层,其层间强非均质性,导致采集的测井曲线信息存在大量冗余且曲线间耦合关系复杂,岩相测井识别难度高、精度低,亟需技术方法创新。本文在岩相划分与分析的基础上,联合主成分分析法与随机森林算法构建了一种岩相智能识别方法。研究结果表明:①利用主成分分析法对测井曲线进行优化,可以使测井曲线深度耦合,削减测井信息冗余及曲线间复杂耦合关系等因素对岩相识别的影响,可得到更加科学有效的数据信息;②向原始数据添加不改变其岩相的微量变化,可以达到数据增强的效果,在一定程度上解决随机森林算法由于数据集比较小或者不平衡时,模型的泛化能力和稳定性差的问题;③联合主成分分析法与随机森林算法构建的岩相智能识别方法运用识别准确率达83%以上,适用性强,准确率高。该方法不仅在一定程度上克服了研究区岩相识别困难的问题,也极大地提高了岩相识别效率,对促进研究区页岩气经济高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 渝西区块 岩相识别 测井曲线深程度耦合 主成分分析法 随机森林算法 页岩
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