【摘 要】
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致密砂岩储层孔隙结构复杂,非均质性强,岩性识别困难。传统的基于特征曲线进行曲线重叠、构造参数或建立交会图识别岩性的方法依赖解释人员的知识和经验,而机器学习方法基于
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）地球探测与信息技术北京市重点实验室,中国石油勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金“非常规油气储层核磁共振测井理论与反演方法研究”(41674226)
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致密砂岩储层孔隙结构复杂,非均质性强,岩性识别困难。传统的基于特征曲线进行曲线重叠、构造参数或建立交会图识别岩性的方法依赖解释人员的知识和经验,而机器学习方法基于测井曲线和岩性类别的映射关系进行数理统计,无法直接观察岩性识别的过程。因此,提出利用主成分分析法来对致密砂岩岩性进行识别,选取对研究区岩性敏感的自然电位、补偿中子、密度、声波时差和核磁共振横向弛豫时间分布T2几何均值曲线作为主成分分析法的输入变量,提取累计贡献率为91%的主成分F1和F2建立交会图识别岩性。选取鄂尔多斯盆地姬塬地区的岩心分析资料和
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