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基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識本發明提供一種基于成像礫石含量的機器2，確定砂礫巖不同巖相的常規及成像測井響應22.根據權利要求1所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在3.根據權利要求2所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在4.根據權利要求1所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在組合，目的是考慮測井響應的可識別能力及將非均質性嚴重的問題轉化為相對均質性問5.根據權利要求1所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在6.根據權利要求5所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在7.根據權利要求1所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在8.根據權利要求7所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在9.根據權利要求1所述的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法，其特征在34[0003]微電阻率掃描成像測井是一種反映貼井壁電阻率變化的響應，縱向分辨率高資料進行儲層特征描述更為直觀可靠的優勢。但是目前砂礫巖成像測井多以定性應用為篩選和/或特征組合擴展獲得對巖性敏感的測井曲線數據，再給對巖性響應敏感的測井曲線數據進行打標簽標定組成樣本數據庫同時將全區未打標簽的測井曲線數據組成待測數5終得到的巖心飽和度預測模型可以支持后續巖心飽和度的我們發明了一種新的基于成像礫石含量的機器學習巖相6[0029]圖1為本發明的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法的一種實施流程[0030]圖2為本發明的基于成像礫石含量的機器學習巖相自動識別方法的一種具體實施7機器學習巖相自動識別方法的一種具體實施例的[0045]步驟1，對有成像測井的取心井開展巖心觀察，盡量詳細描述各類巖性及礫徑大橫向探測深度，選擇對不同巖相分辨能力高的曲線作為敏感曲線，本例中確定5條敏感曲8機器學習巖相自動識別方法的一種具體實施例的[0053]步驟1，對有成像測井的取心井開展巖心觀察，盡量詳細描述各類巖性及礫徑大橫向探測深度，選擇對不同巖相分辨能力高的曲線作為敏感曲線，本例中確定4條敏感曲9

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