[發明專利]一種使用機器學習算法實現測井解釋的方法在審
| 申請號： | 202110293510.2 | 申請日： | 2021-03-19 |
| 公開（公告）號： | CN113033648A | 公開（公告）日： | 2021-06-25 |
| 發明（設計）人： | 張恒榮;胡向陽;鄧志勇;劉土亮;丁磊;湯翟;高華;陳嶸;吳健;朱繼田;王利娟;梁玉楠;楊冬;吳一雄;袁偉 | 申請（專利權）人： | 中海石油（中國）有限公司海南分公司;中海石油（中國）有限公司湛江分公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N20/00;G01V99/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 570311 海南省海口*** | 國省代碼： | 海南;46 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 使用 機器 學習 算法 實現 測井 解釋 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種使用機器學習算法實現測井解釋的方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1、收集工區內各井的測井、射孔試油以及氣測錄井資料；
步驟2、按照測井解釋段測井資料深度采樣間隔通過插值和重采樣操作建立樣本庫；
步驟3、提取步驟2每個樣本的位置特征、物性特征、巖性特征、電性特征、含油氣性特征作為樣本數據的X；選取樣本測井解釋結論作為樣本數據的y；
步驟4、把步驟3得到的樣本按照一定比例分成訓練數據(X_train，y_train)和測試數據(X_test，y_test)，把文字描述的解釋結論進行數值譯碼；
步驟5、調用機器學習分類算法中的模型訓練函數利用訓練數據訓練模型，并使用測試數據驗證模型，確保模型具有良好的準確度和泛化能力；
步驟6、按照步驟3的方法和特征類型收集目標井資料；
步驟7、使用步驟5訓練得到的模型，調用模型預測函數直接進行目標井測井解釋，得到目標井解釋結論。
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