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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的致密砂岩宏观层理缝测井识别方法，包括以下步骤，步骤1，基于岩心、成像测井和常规测井的测井数据建立样本训练数据集；步骤2，将样本训练数据集进行标准化处理，然后将测井曲线两两组合建立交会图版，在同一个交会图版上分析三类数据集的测井响应趋势，最后根据响应趋势选择裂缝敏感测井曲线；步骤3，通过决策树算法处理样本训练数据集，识别宏观层理缝；通过支持向量机算法处理样本训练数据集，识别裂缝与非裂缝段，并识别宏观层理缝段和倾斜裂缝段；通过主成分分析法处理样本训练数据集，识别宏观层理缝；步骤4，将决策树算法、支持向量机算法和主成分分析法识别出的层理缝重叠区作为最终的层理缝识别区域。
主权项：1.一种基于机器学习的致密砂岩宏观层理缝测井识别方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，基于岩心、成像测井和常规测井的测井数据建立样本训练数据集；步骤2，将样本训练数据集进行标准化处理，然后将测井曲线两两组合建立交会图版，在同一个交会图版上分析三类数据集的测井响应趋势，最后根据响应趋势选择裂缝敏感测井曲线；步骤3，通过决策树算法处理样本训练数据集，识别宏观层理缝；通过支持向量机算法处理样本训练数据集，识别裂缝与非裂缝段，并识别宏观层理缝段和倾斜裂缝段；通过主成分分析法处理样本训练数据集，识别宏观层理缝；步骤4，将决策树算法、支持向量机算法和主成分分析法识别出的层理缝重叠区作为最终的层理缝识别区域。
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百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 一种基于机器学习的致密砂岩宏观层理缝测井识别方法
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