[HTML][HTML] 基于机器学习算法和属性特征双优选的砂体岩性预测方法
颜世翠 - 油气地质与采收率, 2022 - yqdzycsl.cnjournals.com
宋增强. 叠后地震反演技术预测河道砂体[J]. 大庆石油地质与开发, 2018, 37 (4): 151-156.
SONG Zengqiang. Prediction of the channel sandbody post-stack seismic inverting …
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利用测井录井信息识别水淹层
杨斌， 马维炎 - 测井技术, 1998 - cqvip.com
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基于粗集和神经网络的石油测井数据挖掘方法
夏克文， 宋建平， 李昌彪 - 信息与控制, 2003 - cqvip.com
由于石油测井数据存在着模糊性和噪声, 在数据挖掘中单纯使用粗集方法会受噪声干扰而直接
影响分类精度, 单纯使用神经网络会因输入信息空间维数较大时使网络结构复杂且训练时间长 …
影响分类精度, 单纯使用神经网络会因输入信息空间维数较大时使网络结构复杂且训练时间长 …
[PDF][PDF] 数据挖掘技术在石油天然气勘探领域的应用探索
李雄炎， 李洪奇 - 地球物理学进展, 2009 - dsjyj.com.cn
摘要基于数据挖掘的概念, 详细地阐述了岩石物理数据, 测井数据, 地震数据和地质数据的特征,
并根据其数据特征, 确定了岩石物理和测井数据, 地震数据和地质数据的三种挖掘思路 …
并根据其数据特征, 确定了岩石物理和测井数据, 地震数据和地质数据的三种挖掘思路 …
[PDF][PDF] 利用决策树方法识别复杂碳酸盐岩岩性——以苏里格气田苏东41-33 区块为例
王振洲， 张春雷， 高世臣 - 油气地质与采收率, 2017 - yqdzycsl.cnjournals.com
苏里格气田苏东41-33 区块具有低孔, 低渗透, 非均质性强的特点, 其奥陶系马家沟组碳酸盐岩储
层受多期不同类型构造, 沉积等作用, 岩性复杂多样, 对岩性的准确识别成为研究区开发的重点和 …
层受多期不同类型构造, 沉积等作用, 岩性复杂多样, 对岩性的准确识别成为研究区开发的重点和 …
储层密度预测技术研究
李勇， 李正文， 李志荣， 李琼 - 石油地球物理勘探, 2007 - cqvip.com
储层密度预测技术是一种基于改进的混合智能学习算法的地震非线性预测方法.
它是利用地震波阻抗剖面在测井密度数据约束下, 对目标问题编码产生染色体 …
它是利用地震波阻抗剖面在测井密度数据约束下, 对目标问题编码产生染色体 …