基于机器学习的储集层含油气性评价  

作　　者：任义丽[1] 周相广 

机构地区：[1]中国石油勘探开发研究院计算机应用技术研究所

出　　处：《信息系统工程》2019年第6期21-22,共2页

摘　　要：机器学习为基于测井解释的储层评价提供了一种自动有效的方法。论文提出了测井储层评价的机器学习框架,并在两个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,论文提出的框架得出的测井解释结论与试油结果一致。与传统的评价方法相比,该方法效率高,不依赖于专业知识。该框架为石油勘探开发大数据平台的建设提供了参考。

关 键 词：储集层评价 机器学习 测井解释 大数据 

分 类 号：P618.13[天文地球—矿床学]