【摘 要】
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在当前电子信息高速发展的时代,测井资料的处理解释除了面临长期以来的多解性外,还面临着高端测井仪带来的数据量剧增、数据时效性要求更高的问题。并且油田公司和服务公司普遍用人紧张,使得这些问题变得更为突出。随着大数据、机器学习及人工智能的兴起,行业专家也逐渐开始探索机器学习方法在测井领域的应用。介绍了人工智能、机器学习相关概念及其分类,并与基于物理模型的传统建模方法进行对比,简述了人工智能方法对于测井数据分析的适用性。多样的机器学习算法可以跳出传统岩石物理体积模型的假定限制,为测井资料处理解释带来了更大的函数空
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“套管井非轴对称超声声场特征与数据处理研究”(41974150),国家自然科学基金项目“套管井非轴对称声场特征及水泥环空速度剖面智能成像方法研究”(42174158),中央高校基本科研业务费项目“智能油藏地球物理关键技术研究”(ZYGX2019J013),中央高校基本科研业务费项目“具有不确定度和可解释性的地震动参数预测机器学习模型研究”(ZYGX2020J013),电子科技大
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在当前电子信息高速发展的时代,测井资料的处理解释除了面临长期以来的多解性外,还面临着高端测井仪带来的数据量剧增、数据时效性要求更高的问题。并且油田公司和服务公司普遍用人紧张,使得这些问题变得更为突出。随着大数据、机器学习及人工智能的兴起,行业专家也逐渐开始探索机器学习方法在测井领域的应用。介绍了人工智能、机器学习相关概念及其分类,并与基于物理模型的传统建模方法进行对比,简述了人工智能方法对于测井数据分析的适用性。多样的机器学习算法可以跳出传统岩石物理体积模型的假定限制,为测井资料处理解释带来了更大的函数空
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