| 基于机器学习的储层测井评价研究进展 |
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| 引用本文： | 程超,李培彦,陈雁,叶榆,高妍,张亮.基于机器学习的储层测井评价研究进展[J].地球物理学进展,2022,37(1):164-177. |
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| 作者姓名： | 程超 李培彦 陈雁 叶榆 高妍 张亮 |
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| 作者单位： | 西南石油大学地球科学与技术学院,成都 610500 |
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| 摘 要： | 储层测井评价的核心是数据分析和模型驱动方法的数学建模问题,将测井评价过程转化为机器学习过程,是提高储层测井评价自动化程度和评价精度的有效手段.大量实践证明,机器学习技术能够有效解决测井评价中复杂的非线性问题,目前在测井处理质量和评价精度方面均已取得了一定的突破.但如何更有效利用海量多源测井数据,在繁多的机器学习算法中找...
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| 关 键 词： | 机器学习 分类问题 回归问题 图像处理 储层测井精细化评价 |
Research progress of reservoir logging evaluation based on machine learning |
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| CHENG Chao,LI PeiYan,CHEN Yan,YE Yu,GAO Yan,ZHANG Liang.Research progress of reservoir logging evaluation based on machine learning[J].Progress in Geophysics,2022,37(1):164-177. |
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| Authors: | CHENG Chao LI PeiYan CHEN Yan YE Yu GAO Yan ZHANG Liang |
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