基于机器学习勘探资源评价方法的应用

作者：宋歌

来源：计算机与网络, 2020, 46(20): 46-47.

<正>本文以储集层含油气作为研究对象,用机器学习为基于测井解释的储层评价提供了一种自动有效的方法,提出了测井储层评价的机器学习框架,并在2个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,测井解释结论与试油结果一致,与传统的评价方法相比,该方法效率高,为石油勘探开发大数据平台的建设提供了参考。储层评价的基本思路是充分利用测井资料等多种资料,对储层特性进行评价,如含油性评价、储层分类、储层参数预测和产能估算等。随着测井资料的不断积累,勘探开发的重要难点是如何更加充分地挖掘和分析地质数据。机器学习提供了一种新的有效方法,被认为是石油勘探开发领域十大技术之一,被成功地应用于油藏实时动态监测、

• 单位
  中国海洋石油集团有限公司