留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法研究

刘粤蛟 赖富强 徐浩 王濡岳 张晓树 罗彤彤 杨彬跃

刘粤蛟, 赖富强, 徐浩, 王濡岳, 张晓树, 罗彤彤, 杨彬跃. 基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法研究[J]. 地质科技通报. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230361
引用本文: 刘粤蛟, 赖富强, 徐浩, 王濡岳, 张晓树, 罗彤彤, 杨彬跃. 基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法研究[J]. 地质科技通报. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230361
Research on intelligent identification method of shale lithology based on deep coupling of logging curves[J]. Bulletin of Geological Science and Technology. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230361
Citation: Research on intelligent identification method of shale lithology based on deep coupling of logging curves[J]. Bulletin of Geological Science and Technology. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230361

基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法研究

doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230361
基金项目: 国际级-国家自然科学基金项目(41402118)
详细信息
  • 中图分类号: P618.13,P631.81

Research on intelligent identification method of shale lithology based on deep coupling of logging curves

  • 摘要: 【目的】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。【方法】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。【结果】研究结果表明:①利用主成分分析法对测井曲线进行优化,可以使测井曲线深程度耦合,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,得到了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精准达83%以上,适用性强,准确率高。【结论】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,也极大提高了岩相识别效率,对促进研究区页岩气经济高效具有重要意义。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  39
  • PDF下载量:  4
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-06-26
  • 网络出版日期:  2023-12-17

目录

    /

    返回文章
    返回