摘要
本发明公开了一种页岩岩相组合的地震尺度识别与平面分布预测方法,方法包括:提取钻井目的层的地质特征并开展地震正演模拟,基于模拟结果确定可识别的岩相组合的最小厚度;结合钻井、测井及分析测试的地质资料进行岩相组合的划分,获取可识别的岩相组合类型;提取井周地震属性,获得地震尺度可识别的岩相组合单元对应的地震属性;对地震属性进行敏感性分析,确定满足预设条件的地震属性;地震属性和岩相组合类型构建机器学习的数据集,对机器学习模型进行训练,得到训练好的机器学习模型;提取目的层地震属性制作预测集,输入训练好的机器学习模型中,获得岩相组合的平面分布图。本发明实现了页岩岩相组合平面分布的低成本、高效、准确预测。
技术关键词
分布预测方法
机器学习模型
mRMR算法
地震正演模拟
薄层
坐标点
反射特征
甜点
速度
测井
单层
资料
频率
碳酸盐
数据
低成本
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