基于机器学习的沉积微相自动识别研究.pdf
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摘要
油气资源储层的勘探开发研究一直是石油行业的重要研究内容，而沉积微
相分析作为储层研究中不可或缺的一部分，具有重要的理论和实践意义。沉积
微相是岩石中特定沉积环境下形成的微观沉积单元，对储层性质和油气运移具
有重要影响。传统的沉积微相识别主要依赖地质学家的主观判断和经验，存在
着主观性强、效率低、一致性差等问题。通过决策树、支持向量机、BP神经网
络等机器学习算法的应用，可以实现对测井数据的高效分析和沉积微相的准确
识别，为油气资源的勘探开发提供更可靠的技术支持。然而这些方法无法有效
利用
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