【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于页岩油气储层，涉及一种综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法。
技术介绍
1、岩相组合是页岩油气储层研究的重点单元，目前对页岩岩相组合的研究方法主要有两类：一类是结合取心井的岩心及相关分析测试结果进行人工识别和分析，该类方法识别结果准确，但经济成本高，识别效率低，且无法应用于未取心的钻井；另外一类是基于取心井的岩相和测井数据的对应关系，采用机器学习技术进行未取心井的岩相识别，然后确定岩相组合，该类方法的识别效率高、成本低，但仅考虑了测井数据的大小，未能考虑测井曲线形态与岩相组合的关系，忽略了页岩岩相连续发育、旋回性变化的地质特点，导致其预测结果脱离了地质背景的约束，降低了预测结果的可靠性和适用性。
2、因此，亟需提供一种综合考虑测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合的智能识别方法，实现页岩岩相组合的低成本、高效且准确的预测，为页岩油气的高效勘探开发提供有效技术支撑。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术的不足，提供一种综合测井数据及测井曲线形态...
【技术保护点】
1.一种综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，构建模型数据集包括：
3.根据权利要求2所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述测井曲线形态参数包括：测井差分序列、测井值均值、测井值方差、相对重心、测井值相对偏值和测井值相对齿化密度。
4.根据权利要求3所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述测井差分序列的计算方
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【技术特征摘要】
1.一种综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述步骤s2中，构建模型数据集包括：
3.根据权利要求2所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述测井曲线形态参数包括：测井差分序列、测井值均值、测井值方差、相对重心、测井值相对偏值和测井值相对齿化密度。
4.根据权利要求3所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述测井差分序列的计算方法为：
5.根据权利要求4所述的综合测井数据及测井曲线形态的页岩岩相组合智能识别方法，其特征在于，所述测井值均值的计算方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：张立强，王思涵，严一鸣，黄宇鑫，胡君达，贾彤，马国庆，魏德葆，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：
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