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机器学习方法在浅层滩坝相薄储层孔隙度预测中的应用

张宇航时保宏张曰静石好果文雯张杨

沉积学报2023，Vol.41Issue(5)：1559-1567,9.

沉积学报2023，Vol.41Issue(5)：1559-1567,9.DOI:10.14027/j.issn.1000-0550.2022.100

Application of Machine Learning for Porosity Estimation of Beach and Bar Sand Bodies in a Lacustrine Basin:A case study of the Lower Cretaceous strata in Chepaizi area,Junggar Basin,NW China

张宇航 ¹时保宏 ²张曰静 ³石好果 ³文雯 ⁴张杨⁴

作者信息

1. 西安石油大学地球科学与工程学院,西安 710065||西安石油大学陕西省油气成藏地质学重点实验室,西安 710065||中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京 102249
2. 西安石油大学地球科学与工程学院,西安 710065||西安石油大学陕西省油气成藏地质学重点实验室,西安 710065
3. 中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营 257061
4. 中国石油青海油田分公司采油一厂,甘肃敦煌 736202
折叠

机器学习/孔隙度估算/滩坝相/白垩系/车排子凸起

machine learning/porosity estimation/beach and bar facies/Cretaceous/Chepaizi uplift

天文与地球科学

张宇航,时保宏,张曰静,石好果,文雯,张杨..机器学习方法在浅层滩坝相薄储层孔隙度预测中的应用[J].沉积学报,2023,41(5):1559-1567,9.

国家自然科学基金项目(41711530128) （41711530128）

陕西省自然科学基金项目(2021JQ-587) （2021JQ-587）

油气资源与探测国家重点实验室开放课题基金(PRP/open-1609)National Natural Science Foundation of China,No.41711530128 （PRP/open-1609）

Natural Science Foundation of Shaanxi Province,No.2021JQ-587 （）

Open Project Fund of State Key Laboratory of Petroleum Resources and Exploration,No.PRP/open-1609 （）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-0550

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