貝葉斯機器學習在儲層預測中的應用研究

作者：符志國,陳康,廖娟,龍隆,彭達

摘要：石油勘探面臨的油氣儲集地質環境日趨復雜,當目標儲層與多種巖性地質體混雜時,人工分辨困難,也難以定量化評估判別精度,取得最佳識別結果。針對此問題引入貝葉斯機器學習算法進行自動化目標判別。其中,提出了采用徑向基神經網絡估計先驗分布概率密度,不再假設先驗分布模型,增強了貝葉斯分類方法的實用性,替代了人工處理工序,實現了儲層目標的高精度、定量、自動化判別。應用于油田地震勘探資料進行實際儲層預測,判別結果與工業氣井吻合,表明了方法可行、有效。

發文機構：中國石油集團 中國石油集團 中國石油集團

關鍵詞：機器學習貝葉斯分類徑向基網絡儲層預測machine learningBayesclassificationradial basis networkreservoir prediction

分類號： P631.4[天文地球—地質礦產勘探]