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申请/专利权人：中海石油(中国)有限公司海南分公司
摘要：本发明公开了一种基于随机森林算法的低渗储层潜在伤害定量预测方法，主要包括以下步骤：S1基于不同深度的岩心粘土矿物实验数据和测井数据，建立全储层段不同类型粘土矿物含量变化剖面；S2基于测井数据，计算孔隙度，建立全储层段孔隙度变化剖面；S3基于实验数据和测井数据，建立孔渗关系模型；S4通过随机森林算法，建立全储层段不同深度宏观物质性参数与微观孔喉特征值之间；S5通过储层敏感性评价实验，测试不同深度储层潜在的敏感性伤害指数；S6随机森林算法，训练深水低渗储层的粘土矿物组分数据、宏观物性数据和微观孔喉特征数据与潜在伤害指数数据构成的数据集，建立深水低渗储层潜在伤害指数定量预测模型。
主权项：1.一种基于随机森林算法的低渗储层潜在伤害定量预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1.基于不同深度的深水低渗储层岩石的粘土矿物实验数据和测井数据，利用随机森林算法训练测井数据与粘土矿物实验数据集；建立基于测井数据点粘土矿物预测模型，获得全储层段不同类型粘土矿物含量变化剖面；S2.基于测井数据，计算孔隙度，建立全储层段孔隙度变化剖面；S3.基于实验数据和测井数据，拟合孔渗关系，建立全储层段孔隙度、渗透率剖面；S4.通过随机森林算法，训练全储层段不同深度岩石宏观物性参数与微观孔喉特征数据集，建立基于宏观物性参数的微观孔喉特征值预测模型，从而获得全储层段的微观孔喉特征值的变化剖面；S5.通过储层敏感性评价实验，测试深水低渗储层不同深度岩石的敏感性，并计算获得深水低渗储层不同深度岩石潜在伤害指数；S6.基于S1-S4，利用随机森林算法，训练不同类型粘土矿物组分数据、宏观物性数据和微观孔喉特征数据与储层潜在伤害指数数据，建立深水低渗储层潜在伤害指数预测模型。
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