[发明专利]基于机器学习与分频多属性融合的储层预测方法在审
| 申请号： | 202110694984.8 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN115508893A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 张海娜;李健;杜玉山;岳大力;翟亮;张雪婷;刘丽;王志伟;胡晨彬;崔晴晴 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院 |
| 主分类号： | G01V1/50 | 分类号： | G01V1/50 |
| 代理公司： | 济南日新专利代理事务所(普通合伙) 37224 | 代理人： | 崔晓艳 |
| 地址： | 257000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习与分频多属性融合的储层预测方法，包括：步骤1，提取原始地震数据体的属性；步骤2，对原始地震数据体进行分频处理；步骤3，进行井上砂体解释，将砂体厚度作为目标数据集；步骤4，建立训练数据集与目标数据集之间的非线性回归模型；步骤5，通过测试数据集对非线性回归模型进行评价；步骤6，通过参数调整不断调试，重复步骤4和步骤5，直到得到满意的非线性回归模型；步骤7，将分频多属性融合为一个可以定量表征砂体厚度的属性，提高储层预测精度。该基于机器学习与分频多属性融合的储层预测方法以测井解释为监督数据，利用机器学习将分频多属性融合，更加准确地对储层边界及砂体厚度进行定量预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 分频 属性 融合 预测 方法 | ||
【主权项】：
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