基于机器学习的储集层含油气性评价

基于机器学习的储集层含油气性评价

论文摘要

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。论文提出了测井储层评价的机器学习框架,并在两个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,论文提出的框架得出的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,不依赖于专业知识。该框架为石油勘探开发大数据平台的建设提供了参考。

论文目录

  • 一、前言
  • 二、基于测井解释的储集层评价
  • 三、一种基于机器学习的测井储层评价框架
  •   (一)属性选择。
  •   (二)模型优化。
  •   (三)模型评估。
  • 四、实验与分析
  •   (一)储层参数预测
  •   (二)基于机器学习的储层测井解释
  • 五、结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 任义丽,周相广

    关键词: 储集层评价,机器学习,测井解释,大数据

    来源: 信息系统工程 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 地质学,石油天然气工业

    单位: 中国石油勘探开发研究院计算机应用技术研究所

    分类号: P618.13

    页码: 21-22

    总页数: 2

    文件大小: 1290K

    下载量: 223

    相关论文文献

    • [1].一个轻量级分布式机器学习系统的设计与实现[J]. 计算机工程 2020(01)
    • [2].百度研究院发布2020年十大科技趋势预测[J]. 中国经济周刊 2020(01)
    • [3].浅谈中高年级本科生机器学习知识传授与科研素养培育的三大主线[J]. 教育教学论坛 2020(10)
    • [4].自动化机器学习中的超参调优方法[J]. 中国科学:数学 2020(05)
    • [5].机器学习系统毒化攻击综述[J]. 通信技术 2020(03)
    • [6].机器学习在地球物理测井中的应用进展[J]. 测井技术 2020(02)
    • [7].基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究[J]. 科技视界 2020(13)
    • [8].非经典条件下的机器学习方法专题前言[J]. 软件学报 2020(04)
    • [9].“机器学习+量子计算”未来可期[J]. 张江科技评论 2020(03)
    • [10].机器学习在粒子加速器的应用(英文)[J]. 数据与计算发展前沿 2019(06)
    • [11].机器学习如何改变教育[J]. 计算机与网络 2020(12)
    • [12].机器学习诞生新型“研究员”[J]. 机床与液压 2020(14)
    • [13].机器学习如何推动5G网络[J]. 计算机与网络 2020(13)
    • [14].一种机器学习与相变之间的新型映射(英文)[J]. 中国科学技术大学学报 2020(01)
    • [15].机器学习预测金融市场走势[J]. 数据分析与知识发现 2020(08)
    • [16].魏德米勒自动化机器学习解决方案[J]. 石油化工自动化 2020(05)
    • [17].面向数据科学研究生的机器学习课程教学研究[J]. 计算机教育 2020(11)
    • [18].基于机器学习的智慧农业决策系统设计与实现[J]. 信息与电脑(理论版) 2018(24)
    • [19].分布式机器学习平台与算法综述[J]. 计算机科学 2019(03)
    • [20].机器学习在反洗钱领域的应用与发展[J]. 清华金融评论 2019(04)
    • [21].机器学习让计算机更智能[J]. 计算机与网络 2019(14)
    • [22].机器学习在经济学中的应用[J]. 纳税 2019(24)
    • [23].机器学习在网络空间安全研究中的应用分析[J]. 电脑知识与技术 2019(24)
    • [24].基于机器学习的城市生成方法研究[J]. 智能建筑与智慧城市 2019(11)
    • [25].降低机器学习门槛的六大工具[J]. 电脑知识与技术(经验技巧) 2019(10)
    • [26].机器学习在企业级场景中的实践与探讨[J]. 中国建设信息化 2018(03)
    • [27].机器学习——我们该如何与机器竞争[J]. 数字通信世界 2018(01)
    • [28].机器学习的能力范围及其对劳动力的影响[J]. 世界科学 2018(04)
    • [29].机器学习即服务[J]. 网络安全和信息化 2017(10)
    • [30].机器学习作用于信息安全的五大顶级案例[J]. 网络安全和信息化 2018(01)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于机器学习的储集层含油气性评价
    下载Doc文档

    猜你喜欢