申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)

申请日：2023-11-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117872477A

主分类号：G01V1/40

分类号：G01V1/40;G01V1/30;G01V1/28

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于石油勘探技术领域，公开了一种人工智能火成岩储层岩性预测方法、系统、设备及介质，利用已知岩性的声波时差、密度、电阻率测井数据采用K近邻、支持向量机、随机森林三种模型+GridSearchCV模式，训练、验证、构建人工智能模型，优选测试分数最高的模型作为火成岩储层岩性预测模型；利用地面地震、重力、电磁勘探方法获得研究区速度、密度、电阻率物性特征，进而通过优选的人工智能模型对火成岩储层岩性进行预测。本发明以测井数据进行训练，数据更加真实可靠，且样本数量通常较多，建立的人工智能模型稳定性更好，可靠性更高；本发明能够提升岩性预测结果的精度，对于识别油气有利靶区、部署油气井网、指导油气勘探开发均具有重要意义。

主权项：1.一种人工智能火成岩储层岩性预测方法，其特征在于，所述人工智能火成岩储层岩性预测方法通过研究区测井岩性数据统计分析，提取岩石物性特征，通过人工智能方法建立岩性预测模型；利用研究区地面地震、重力、电磁勘探方法获得研究区的速度、密度、电阻率特征，通过测井数据建立的人工智能模型，实现对整个研究区火成岩储层岩性预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 人工智能火成岩储层岩性预测方法、系统、设备及介质

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