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申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日：2022-11-15
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118050821A
主分类号：G01V11/00
分类号：G01V11/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的页岩TOC含量预测方法和装置。该方法包括：从研究区域内采样井页岩发育层段中采集页岩的岩心样品，实验获取岩心样品的实测TOC含量数据；根据实测TOC含量数据和测井数据，通过机器学习，获得采样井的预测TOC含量数据；根据采样井的预测TOC含量数据、采样井和非采样井的测井数据，通过机器学习的方式，获得非采样井的预测TOC含量数据；根据采样井和非采样井预测TOC含量数据、以及研究区域内的原始地震数据体，通过机器学习的方式，获得研究区域内的TOC含量地震数据体和或TOC含量平面分布数据。在勘探程度低的地区也能准确预测页岩TOC含量，为页岩油气勘探开发提供准确的技术支持。
主权项：1.一种基于机器学习的页岩TOC含量预测方法，其特征在于，包括：从研究区域内采样井页岩发育层段中采集页岩的岩心样品，通过实验方法获取页岩的岩心样品的实测TOC含量数据；根据所述岩心样品的实测TOC含量数据和采样井的测井数据，通过机器学习的方式，获得采样井的预测TOC含量数据；根据所述采样井的预测TOC含量数据和非采样井的测井数据，通过机器学习的方式，获得非采样井的预测TOC含量数据；根据采样井和非采样井的预测TOC含量数据、以及研究区域内的原始地震数据体，通过机器学习的方式，获得研究区域内的TOC含量地震数据体和或TOC含量平面分布数据。
全文数据：
权利要求：
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页岩TOC含量预测方法和装置
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