【摘 要】
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随着测井技术及大数据分析技术的快速发展,自动测井解释技术可以有效辅助人工快速开展储层划分、油水层解释等工作。为了提升储层划分及油水层识别准确度,本文提出了一种基于
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室,华北电力大学控制与计算机工程学院,中国石油集团测井有限公司
【基金项目】
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国家重大科技专项(2017ZX05019005)资助项目
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随着测井技术及大数据分析技术的快速发展,自动测井解释技术可以有效辅助人工快速开展储层划分、油水层解释等工作。为了提升储层划分及油水层识别准确度,本文提出了一种基于有监督学习的多粒度聚类识别方法,该方法通过对标准测井曲线及分层结果的学习提取不同分层测井曲线特征,在划分出储层的基础上再进行油水层识别。与已有方法相比,本文方法通过对真实测井曲线进行多种处理,从而融合曲线多层次特征,有利于取得更加准确的分层结果。实验结果表明,该方法可以对测井曲线进行自动分层,提高了曲线自动分层的效率,在真实测井曲线上能够取得较好
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