公开(公告)号：CN118133104A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202311807967.6

申请日：2023-12-26

Applicant: 成都理工大学

Inventor： 刘义 ,  李成勇 ,  王启贵 ,  吴秀慧 ,  蒋佳玉 ,  文开封

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于页岩气藏储层评价领域，涉及一种深层海相页岩气井岩相快速识别方法，基于基础地质资料，构建样本数据集。其次是将根据不同岩相的矿物组成特征，使用轻量梯度提升机算法深入挖掘基础数据与各类矿物之间的潜在联系，结合TPE算法优化模型性能，建立矿物含量回归模型。建立矿物三端元岩相划分方案，将矿物回归模型和三端元图版法相结合，建立深层海相页岩岩相识别模型。最后对某气井进行岩相识别预测，验证模型准确性。本发明利用机器学习集成算法模型来识别深层海相页岩气井的岩相，评价过程简单、快捷；考虑因素较多，计算精度较高；可推广性强。