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基于机器学习的深层页岩有利储集层预测方法及实践

程冰洁 徐天吉 罗诗艺 陈天杰 李永生 唐建明

石油勘探与开发2022，Vol.49Issue(5)：P.918-928,11.
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石油勘探与开发2022，Vol.49Issue(5)：P.918-928,11.DOI:10.11698/PED.20220185

基于机器学习的深层页岩有利储集层预测方法及实践

程冰洁 1徐天吉 2罗诗艺 3陈天杰 4李永生 4唐建明5

作者信息

  • 1. 成都理工大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室,成都610059 成都理工大学“地球探测与信息技术”教育部重点实验室,成都610059
  • 2. 电子科技大学资源与环境学院,成都611731 电子科技大学长三角研究院(湖州),浙江湖州313000
  • 3. 电子科技大学资源与环境学院,成都611731
  • 4. 成都理工大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室,成都610059
  • 5. 中国石油化工股份有限公司西南油气分公司,成都610041
  • 折叠

摘要

关键词

四川盆地/奥陶系—志留系/页岩气/储集层预测/机器学习/卷积神经网络/核主成分分析

分类

能源科技

引用本文复制引用

程冰洁,徐天吉,罗诗艺,陈天杰,李永生,唐建明..基于机器学习的深层页岩有利储集层预测方法及实践[J].石油勘探与开发,2022,49(5):P.918-928,11.

基金项目

国家自然科学基金面上项目“基于应力诱导各向异性与岩石力学性质的深层页岩储层可压裂性评价方法研究”(42074160) （42074160）

国家自然科学基金面上项目“基于各向异性介质弹性参数的页岩TOC及脆性预测方法”(41574099) （41574099）

中国石化“十条龙”项目“人工智能地震解释技术及软件研发”(P20052-3)。 （P20052-3）

石油勘探与开发

OA北大核心CSCDCSTPCDSCI

1000-0747

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