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摘要：本发明提供一种基于多参数综合的火成岩储层岩性智能识别方法，包括：步骤1，对研究区物性资料进行统计分析；步骤2，建立岩石样本物性参数编码模板；步骤3，通过对重磁电储层异常进行提取和编码，建立重磁电异常与火成岩目标单一对应关系；步骤4，进行地震属性提取及编码；步骤5，识别火成岩储层目标岩性，获得模型A；步骤6，以步骤3和4为学习样本进行火成岩储层岩性的神经网络预测，获得模型B；步骤7，对比模型A和B误差大于预设标准则回到步骤2，误差小于预设标准则取两者评价，结束并输出结果。该方法能充分发挥各种地球物理方法的优势和特长，能够高效率、高效益地评价含油气目标，对加快石油勘探步伐，具有重要的意义。
主权项：1.基于多参数综合的火成岩储层岩性智能识别方法，其特征在于，该基于多参数综合的火成岩储层岩性智能识别方法包括：步骤1，对研究区物性资料进行统计分析；步骤2，建立岩石样本物性参数编码模板；步骤3，通过对重磁电储层异常进行提取和编码，建立重磁电异常与火成岩目标单一对应关系；步骤4，进行地震属性提取及编码；步骤5，识别火成岩储层目标岩性，获得模型A；步骤6，以步骤3和4为学习样本进行火成岩储层岩性的神经网络预测，获得模型B；步骤7，对比模型A和B，误差大于预设标准则回到步骤2，误差小于预设标准则取两者评价，并输出结果。
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百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司 基于多参数综合的火成岩储层岩性智能识别方法
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