一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法技术

本发明专利技术公开了一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法


[0001]本专利技术涉及一种针对二叠系含海泡石层系的测井算法识别方法
。

技术介绍

[0002]碳酸盐岩具备自生自储
、
源内成藏的特点，且其有机质
、
孔隙发育与含海泡石层系密切相关
。
非常规油气勘探中，含海泡石层系在海泡石
‑
滑石转化过程中具有极强的有机质吸附效应，是重要烃源
。
[0003]测井预测可以总结为分类问题与回归问题，机器学习算法在测井预测中已经得到了广泛应用，在岩性预测
、
储层物性评价等领域中取得了不错的效果
。
含海泡石层系预测属黏土矿物预测，测井预测方法较多，包括低电阻率曲线特征计算页岩黏土矿物含量
、
神经网络模型分析了黏土矿物含量分布规律
、
自然伽马能谱计算富有机质页岩中黏土矿物分布
、
基于蚀变指数反演黏土矿物含量
、
声波时差
‑
电阻率综合计算了地层黏土矿物类型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种针对二叠系含海泡石层系的测井识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
数据预处理：采集待预测的测井数据，从中选择选择
CNL、DEN、GR、RT、RXO、AC
曲线六种测井数据，并将筛选出的数据进行
MinMaxScaler
归一化处理；
S2、
将测井数据按
7:1:2
的比例设置为训练集
、
验证集
、
检验集；
S3、
建立测井识别模型：将测井数据
X
k
及其对应的滑石标签
Y
k
构成集合
D
：
D
＝
{X
k
,Y
k
},k
＝
1,2,
…
,n
，
n
为测井数据总道数；其中，
X
k
表示第
k
道测井曲线数据，由测井数据
X
k
构成的特征数据集
X
表示为：
m
表示纵向采样数目，表示第
k
道测井曲线数据的第
m
个采样点；滑石标签
Y
k
包含地层是否存在滑石
、
滑石产状类型及滑石含量，表示为：
Y
1T
表示地层是否存在滑石，
Y
1T
∈[0
，
1]
，0表示地层不存在滑石，1表示地层存在滑石；表示地层滑石含量；表示地层滑石产状，0表示斑状，1表示透镜状，2表示层状；利用机器学习算法对滑石各类标签进行预测，表示为：其中，
F
ij
(x)
表示是否存在滑石
、
滑石含量预测
、
滑石产状预测所采用的算法，表示是否存在滑石
、
滑石含量预测
、
滑石产状预测所使用的算法的损失函数；
S4、
将训练集数据输入
CatBoost
模型，利用
CatBoost
算法对含海泡石层系是否存在滑石作二分类判断；
S5、
将
S4

【专利技术属性】
技术研发人员：宋金民，任杉，李柯然，刘树根，王佳蕊，李智武，杨迪，叶玥豪，郭嘉欣，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：